Avalonia开发实践(五)——如何用后台代码创建模板

在自定义TemplatedControl时,有时并不想借助资源文件来搭建控件的模板。比如一个容器型控件,它的模板可能只有一个ContentPresenter,其他的相关逻辑都是在后台代码中实现的。

根据上述场景,我们不妨回顾下WPF中是如何实现的...

在WPF中,有FrameworkElementFactory这么个东西,借助它可以在后台代码中进行VisualTree的搭建。如下代码示例便是创建了一个根元素为Border的模板:

var factory = new FrameworkElementFactory();
factory.Type = typeof(Border);
factory.Name = "PART_RootBorder";
this.Template = new ControlTemplate()
{
    VisualTree = factory
};

而Avalonia中,没有这个工具,所以这个思路行不通!

通过阅读官方文档,笔者只找到了关于代码生成数据模板的示例。

var template = new FuncDataTemplate<Student>((value, namescope) =>
    new TextBlock
    {
        [!TextBlock.TextProperty] = new Binding("FirstName"),
    });

原文链接

故而先尝试用FuncControlTemplate直接构建模板赋值给Template属性,结果在OnApplyTemplate方法中无法获取到元素。

究竟缺少了什么呢?

遇事不决,先翻源码。

果不其然,源码中ContentControl便是用这种方式构建模板的。与上述思路不同的是,它需要在静态构造函数中,对Template属性进行覆盖,以达到模板应用的目的。

比如创建一个只含有ContentPresenter的控件模板,在静态构造函数中的代码如下:

TemplateProperty.OverrideDefaultValue<CartesianChart>(new FuncControlTemplate((_, ns) => new ContentPresenter
{
    Name = "PART_ContentPresenter"
}.RegisterInNameScope(ns)));

看上去实现起来也非常简单,本篇文章也只是对这一摸索过程的记录,不喜勿喷!

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### 如何在 C# 中实现 AI 对话用户界面 #### 使用 Telerik UI for WinForms 的 AIPrompt 组件 Telerik UI for WinForms 提供了一个全新的组件——AIPrompt[^1],该组件专为集成人工智能功能而设计。通过此组件,开发者可以轻松创建支持自然语言处理的对话式用户界面。以下是基于 AIPrompt 构建基本对话框的一个示例: ```csharp using System; using Telerik.WinForms.Controls; public class ChatInterface : Form { private AIPrompt aiPrompt; public ChatInterface() { this.aiPrompt = new AIPrompt(); this.aiPrompt.Dock = DockStyle.Fill; this.Controls.Add(this.aiPrompt); // 设置提示模型和 API 密钥 this.aiPrompt.Model = "gpt-3.5-turbo"; this.aiPrompt.ApiKey = "your-api-key-here"; // 订阅事件以捕获用户的输入并显示响应 this.aiPrompt.UserInput += AiPrompt_UserInput; } private void AiPrompt_UserInput(object sender, UserInputEventArgs e) { Console.WriteLine($"User Input: {e.Input}"); // 可在此处添加自定义逻辑以扩展功能 } } ``` 上述代码展示了如何初始化 `AIPrompt` 并设置其属性以及订阅用户输入事件。 --- #### 面向对象的设计原则 为了更好地组织代码结构,在开发过程中应遵循面向对象编程的核心理念[^2]。例如,可以通过类封装不同的模块化功能,如消息传递、数据解析等。这不仅提高了代码可维护性,还增强了系统的灵活性。 --- #### Avalonia 跨平台框架的支持 如果目标是构建跨平台的应用程序,则可以选择 Avalonia 框架作为替代方案[^3]。虽然 Avalonia 自身并未内置专门针对 AI 功能的控件,但它提供了高度灵活的 XAML 布局系统,允许开发者自由定制界面样式并与第三方服务无缝对接。 下面是一个简单的 Avalonia 应用程序模板,其中集成了文本聊天窗口的功能: ```xml <Window xmlns="https://github.com/avaloniaui" Title="AI Chat Interface"> <StackPanel> <!-- 显示历史记录 --> <TextBox Name="ChatHistory" IsReadOnly="True" Height="200"/> <!-- 输入区域 --> <TextBox Name="UserInput" KeyDown="OnKeyDown"/> <!-- 发送按钮 --> <Button Content="Send" Click="SendMessage_Click"/> </StackPanel> </Window> ``` 对应的后台逻辑如下所示: ```csharp using Avalonia.Interactivity; public partial class MainWindow : Window { public MainWindow() { InitializeComponent(); } private async void SendMessage_Click(object? sender, RoutedEventArgs e) { string userInput = (this.FindControl<TextBox>("UserInput")?.Text).Trim(); if (!string.IsNullOrEmpty(userInput)) { AppendMessage("You", userInput); // 调用外部 API 获取回复 string response = await GetApiResponseAsync(userInput); AppendMessage("AI", response); } } private static Task<string> GetApiResponseAsync(string input) { // 替换为实际调用 OpenAI 或其他服务的方法 return Task.FromResult("This is a simulated reply."); } private void OnKeyDown(object? sender, Keyboard.KeyEventArgs e) { if (e.Key == Keyboard.Key.Enter) { SendMessage_Click(sender, null!); // 触发发送操作 } } private void AppendMessage(string speaker, string message) { var chatHistoryBox = this.FindControl<TextBox>("ChatHistory"); chatHistoryBox.Text += $"{speaker}: {message}\n\n"; } } ``` 以上实现了基础的消息收发机制,并预留了对外部 API 进行异步请求的能力。 --- #### 总结 无论是采用 Telerik UI for WinForms 的专用工具还是借助 Avalonia 创建更广泛的解决方案,都可以满足不同场景下的需求。同时,始终牢记良好的软件工程实践有助于提升整体质量。
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