Flexbox 布局实际用例

本文通过实例探讨了CSSFlexbox布局的特性,包括格式化上下文、消除行间间隙、圣杯布局、栅格布局、justify-content的调整以及与动画的结合。展示了Flexbox在实际开发中的灵活性和应用场景。

上篇文章介绍了 flexbox 的属性与示例,本文再通过几个 flex 布局的案例来体会 flex 布局的特性带来的便利和问题~

格式化上下文

当我们给父容器设置 flex 属性后,flex 容器会在容器内创建一个新的 flex 格式化上下文(formatting context)。在这上下文中 floatclear 将失去作用,vertical-align 对于 flex 元素也不再会起作用。

在实际开发中,当我们使用行内元素(inlineinline-block) 时,有时候可能会看到元素之间会有一个奇怪的间隙,并且设置的字体越大间隙就越大。原来这个间隙是我们在编写源代码时标签换行导致,不换行就不会出现这种情况。

多数情况下,我们在编写代码时会习惯用编辑器对代码进行格式化,格式化后会使这些标签换行从而导致间隙。这在要求像素级还原的项目中就有点尴尬了。

以前常见的做法是在父元素设置 font-size: 0 消除间隙,再设置子元素的字体大小。这样做确实有点麻烦,因此在 flex 上下文中,这些间隙默认就会被清除。

[codepen] 本例 Demo

圣杯布局

通常我们使用 flex 布局更多的是用于整体的布局设计,如:

大屏布局:

小屏布局:

[codepen] 本例 Demo: flex 圣杯布局

在互联网早期,由于用户网路的限制,经常会出现 html 的内容显示出来但页面样式还没加载出来的情况,这会导致用户没能最先看到想看的东西。因此 Matthew Levine 在 2006 年提出了圣杯布局的概念,在 HTML 源代码中将用户想看的内容挪到次要内容的前面。

上例 demo 就是使用 flex 布局实现的圣杯布局,虽然在 HTML 源码里 Main 处于其他两块内容之上,但通过 order 属性可以调整元素间的顺序。

除此之外,还可以通过媒体查询(@media)做响应式页面,当屏幕宽度小于 640px 后仅需修改几项 flex 属性就可以改变布局排列的方式,十分灵活。

如果你使用过 react/vue 主流 UI 库的话,你就会发现他们使用布局容器也是 flex 布局实现的,比如 Element UIAnt Design 等。

栅格布局

栅格布局也可以通过 flex 来实现:在以下的 demo 中,HTML 源码内的各元素都是平级,通过调整 flex 属性实现了跨行或跨列的效果。

栅格布局也可以通过 flex 来实现:在以下的 demo 中,HTML 源码内的各元素都是平级,通过调整 flex 属性实现了跨行或跨列的效果。

[codepen] flex 栅格布局

justify-content 尾列不整齐

让CSS flex布局最后一行列表左对齐的N种方法 –By 张鑫旭

多数情况下使用 justify-content 是要求子元素们散开,但尾列元素不够的时候,散开就显得很奇怪了,为此我们可以做如下处理:

[codepen] flex 解决 justify-content 尾部不整齐的问题

动画

在 MDN Animatable CSS properties 上列出了可以使用 AnimationsTransitions 进行动画处理的属性,其中就有 flex 属性。因此还可以结合动画进行布局设计:

由于平台不支持插入 codepen,同时不允许上传超过 10M 的图片(虽然有录 GIF),因此动画效果只能去 demo 上进行尝试~

结束

通过以上几个案例是不是对 flex 布局的灵活有了更深的感受呢?以上 demo 大多借鉴已有的思路,如果你有什么好的想法,也可以自己动手尝试一番或分享出来~

参考资料:

Pixiv 背景图例:

  1. ちょけ | アリスミクと白うさぎ
  2. Azit | Miku
  3. ぽむ | もっと高くまで!
  4. 雨陌 | 8.31
  5. akino | つもりつもるキモチ。

原文出自: Flexbox 布局实际用例 | anran758’s blog

目前鸽子群聚集了前端、java、Python 等不同语言的博主,大家大多都有写博客的习惯。欢迎对 web 领域感兴趣,或者有在写博客的同学加入谈论~

作者:anran758

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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