有关less 处理@arguments的一些高级技巧

本文深入探讨了使用Less CSS中的变量和混入功能来简化代码实现的过程,通过实例展示了如何捕获并拼接用户传入的参数,以及在不同场景下如何运用变量和混入提高代码复用性和可读性。文章还分享了几个实用的Less技巧,帮助开发者更高效地进行CSS开发。
//http://stackoverflow.com/questions/14350749/less-arguments-with-linear-gradients-commas
.mixin(...) {
  filter: gradient( ~`@{arguments}.join(",")` );
}

.test {
 .mixin("x1","x2","x3")
}

输出


test {
 filter: gradient(x1,2,3);
}

就是捕捉用户所有传入的参数,然后拼接

这里有一篇讲述早期如此与@arguments作斗争的http://www.toekneestuck.com/blog/2012/05/15/less-css-arguments-variable/ 不过,1.32出来后就作废了。看现在的做法


.flex(@flex) {
  -webkit-box-flex: @flex;
  -moz-box-flex: @flex;
  -o-box-flex: @flex;
  box-flex: @flex;
  -webkit-flex: @flex;
  -moz-flex: @flex;
  -ms-flex: @flex;
  -o-flex: @flex;
  flex: @flex;
}
ul {
     @value:1 1 auto;
    .flex(@value);
    list-style: none;
    margin: 0;
    padding: 0;
    background: hsl(200,100%,90%);
    //min-height: 0;
    overflow: auto;
}

看到没有,现在我们可以把传参放到一个变量中,我这里叫@value,随你怎么定义,然后再传到函数里。支持传变量,对于.transition,.transform这样需要传复杂的字符串的CSS数来说,就简单多了。

最后这里还一篇,一些更有用的技巧http://www.sitepoint.com/a-comprehensive-introduction-to-less-mixins/

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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