iOS 开发入门:SwiftUI 快速搭建原生应用

SwiftUI 快速搭建原生应用示例

以下是一个基于 SwiftUI 的 iOS 应用基础模板,包含常见的 UI 组件和交互逻辑:

基础视图结构

import SwiftUI struct ContentView: View { @State private var textInput: String = "" @State private var toggleState: Bool = false @State private var sliderValue: Double = 0.5 var body: some View { NavigationView { Form { Section(header: Text("输入控件")) { TextField("请输入内容", text: $textInput) Text("已输入: \(textInput)") } Section(header: Text("开关控件")) { Toggle("启用功能", isOn: $toggleState) if toggleState { Text("功能已启用") .foregroundColor(.green) } } Section(header: Text("滑动条")) { Slider(value: $sliderValue, in: 0...1) Text("当前值: \(sliderValue, specifier: "%.2f")") } Section { Button(action: { print("按钮被点击") }) { Text("提交按钮") .frame(maxWidth: .infinity) } .buttonStyle(.borderedProminent) } } .navigationTitle("SwiftUI 示例") } } }


网络请求示例

struct APIView: View { @State private var posts: [Post] = [] var body: some View { List(posts) { post in VStack(alignment: .leading) { Text(post.title) .font(.headline) Text(post.body) .font(.subheadline) } } .onAppear { fetchData() } } func fetchData() { guard let url = URL(string: "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts") else { return } URLSession.shared.dataTask(with: url) { data, _, _ in if let data = data { let decoder = JSONDecoder() if let decoded = try? decoder.decode([Post].self, from: data) { DispatchQueue.main.async { self.posts = decoded } } } }.resume() } } struct Post: Codable, Identifiable { let id: Int let title: String let body: String }

动画效果实现

struct AnimationView: View { @State private var scale: CGFloat = 1.0 var body: some View { VStack { Circle() .fill(.blue) .frame(width: 100, height: 100) .scaleEffect(scale) .onTapGesture { withAnimation(.spring(response: 0.5, dampingFraction: 0.3)) { scale = scale == 1.0 ? 1.5 : 1.0 } } Text("点击圆圈") .padding(.top, 20) } } }

导航和页面跳转

struct DetailView: View { let item: String var body: some View { VStack { Text("详情页面") .font(.largeTitle) Text("接收的参数: \(item)") .padding() } } } struct NavigationExample: View { let items = ["苹果", "香蕉", "橙子"] var body: some View { NavigationView { List(items, id: \.self) { item in NavigationLink(destination: DetailView(item: item)) { Text(item) } } .navigationTitle("水果列表") } } }

这些代码示例涵盖了 SwiftUI 开发中的常见场景,包括:

  • 基础表单和控件使用
  • 状态管理
  • 网络请求
  • 动画实现
  • 页面导航

可以直接在 Xcode 中创建 SwiftUI 项目后替换默认的 ContentView 进行测试。需要 iOS 14 或更高版本支持。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1149059.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

无需编程也能玩转多模态AI|Qwen3-VL-WEBUI + Dify快速上手指南

无需编程也能玩转多模态AI|Qwen3-VL-WEBUI Dify快速上手指南 在人工智能加速落地的今天,越来越多非技术背景的用户也希望“用AI看懂世界”——无论是将一张App截图转化为可运行的前端代码,还是从发票照片中自动提取关键信息。然而传统多模态…

阿里Qwen3-VL最新镜像发布|WEBUI一键启动多模态应用

阿里Qwen3-VL最新镜像发布|WEBUI一键启动多模态应用 1. 背景与技术演进 近年来,多模态大模型在视觉理解、图文生成、跨模态推理等任务中展现出前所未有的能力。阿里通义实验室推出的 Qwen3-VL 是 Qwen 系列中迄今为止最强大的视觉-语言模型&#xff08…

Qwen3-VL双模式实战解析|基于Qwen3-VL-WEBUI快速部署Instruct与Thinking版

Qwen3-VL双模式实战解析|基于Qwen3-VL-WEBUI快速部署Instruct与Thinking版 在多模态大模型日益成为智能系统核心组件的今天,单一推理路径已难以满足复杂场景下的多样化需求。阿里通义实验室最新推出的 Qwen3-VL 模型系列,不仅在视觉-语言理解…

MCGS 昆仑通态触摸屏与三菱变频器多段速控制系统实践

MCGS昆仑通态触摸屏与2台三菱变频器多段速控制系统可直接应用与现场的控制系统。 目标:通过MCGS昆仑通态触摸屏与三菱变频器进行直接通讯,进行2台三菱变频器多段速定时调速控制。 配件:MCGS昆仑通态触摸屏TPC7062KD,2台三菱e740变…

多模态模型微调新选择|Qwen3-VL-WEBUI实战分享

多模态模型微调新选择|Qwen3-VL-WEBUI实战分享 1. 引言:多模态微调的现实挑战与新机遇 随着大模型从纯文本向多模态(视觉-语言) 演进,如何高效地对视觉语言模型(VLM)进行定制化微调&#xff0…

数据库三级模式:逻辑与物理的完美架构

数据库的三级模式结构是数据库系统的核心架构,用于实现数据的逻辑独立性和物理独立性。 🏗️ 三级模式结构 1. 模式(Schema/逻辑模式) 定义:也称为概念模式,是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述&…

没显卡也能训练分类器?云端GPU+预置镜像,小白3步搞定

没显卡也能训练分类器?云端GPU预置镜像,小白3步搞定 引言:当科研遇上显卡荒 读研期间最崩溃的时刻是什么?对我而言,就是离中期答辩只剩一周,导师突然说:"这个文本分类模型必须重做&#…

ResNet18图像分类省钱攻略:云端GPU按需付费省90%成本

ResNet18图像分类省钱攻略:云端GPU按需付费省90%成本 1. 为什么个人开发者需要云端GPU? 作为个人开发者或学生研究者,当你需要跑图像分类模型时,通常会面临两个头疼的问题:买显卡太贵,包月服务器又浪费。…

AI分类效果提升秘籍:云端GPU实测对比,找到最佳模型结构

AI分类效果提升秘籍:云端GPU实测对比,找到最佳模型结构 引言 作为一名算法比赛选手,你是否也遇到过这样的困境:本地训练的模型准确率卡在92%上不去,想要尝试不同的模型结构做消融实验,却发现自己的电脑算…

Rembg抠图API错误排查与日志分析

Rembg抠图API错误排查与日志分析 1. 智能万能抠图 - Rembg 在图像处理领域,自动去背景是一项高频且关键的需求,广泛应用于电商商品展示、证件照制作、设计素材提取等场景。传统手动抠图效率低、成本高,而基于深度学习的AI自动抠图技术正逐步…

AI万能分类器避坑指南:新手最容易犯的5个错误

AI万能分类器避坑指南:新手最容易犯的5个错误 引言 当你第一次尝试在本地部署AI分类器时,是否遇到过模型加载失败、显存爆炸、结果离谱等问题?作为从业10年的AI工程师,我见过太多新手因为几个常见错误而浪费数天时间。本文将用最…

Qwen2.5-7B高效推理方案|单机多卡与多机部署技巧解析

Qwen2.5-7B高效推理方案|单机多卡与多机部署技巧解析 随着大语言模型在自然语言理解、代码生成和数学推理等任务中的广泛应用,如何高效部署高性能模型成为工程落地的关键环节。Qwen2.5-7B作为阿里通义千问团队推出的开源大模型,在知识广度、…

MiDaS部署技巧:解决内存不足问题的实用方法

MiDaS部署技巧:解决内存不足问题的实用方法 1. 背景与挑战:MiDaS在资源受限环境下的部署痛点 1.1 AI单目深度估计的技术演进 随着计算机视觉技术的发展,单目深度估计(Monocular Depth Estimation) 已成为3D感知领域…

ResNet18显存优化技巧+云端方案双保险

ResNet18显存优化技巧云端方案双保险 引言 当你正在训练一个ResNet18模型时,突然看到"CUDA out of memory"的错误提示,是不是感觉特别崩溃?别担心,这是很多开发者都会遇到的常见问题。ResNet18虽然是轻量级模型&#…

分类模型资源焦虑终结:云端随时扩容缩容

分类模型资源焦虑终结:云端随时扩容缩容 引言 在电商大促期间,你是否遇到过这样的困境:精心准备的分类推荐系统,在流量暴增时突然崩溃,导致用户看到的商品推荐乱七八糟?这就是典型的"分类模型资源焦…

万能分类器迁移学习:云端GPU适配新领域,成本直降70%

万能分类器迁移学习:云端GPU适配新领域,成本直降70% 引言 想象一下,你是一位农业科技公司的技术负责人,面对田间地头成千上万的病虫害照片,急需一个能自动识别它们的AI系统。从头训练一个分类器?那意味着…

分类模型效果可视化:云端GPU实时渲染,调试效率提升5倍

分类模型效果可视化:云端GPU实时渲染,调试效率提升5倍 引言 当你训练好一个分类模型后,最头疼的问题是什么?对于很多研究员和开发者来说,分析模型错误案例时的可视化效率绝对是痛点之一。想象一下这样的场景&#xf…

ResNet18模型游乐场:10种玩法,1小时只要1块钱

ResNet18模型游乐场:10种玩法,1小时只要1块钱 1. 为什么选择ResNet18作为AI入门神器 ResNet18是计算机视觉领域的"瑞士军刀",作为轻量级深度残差网络的代表,它完美平衡了性能和计算效率。就像新手学车时选择自动挡轿车…

Qwen3-VL-WEBUI核心优势解析|部署视觉代理就这么简单

Qwen3-VL-WEBUI核心优势解析|部署视觉代理就这么简单 1. 引言:为什么需要Qwen3-VL-WEBUI? 在多模态AI快速演进的今天,视觉语言模型(VLM) 正从“看图说话”迈向“理解世界、执行任务”的新阶段。阿里推出的…

单目深度估计入门必看:MiDaS模型部署与WebUI使用完整指南

单目深度估计入门必看:MiDaS模型部署与WebUI使用完整指南 1. 引言:走进3D感知的AI视觉世界 在计算机视觉领域,单目深度估计(Monocular Depth Estimation)是一项极具挑战性又充满潜力的技术。它旨在仅通过一张普通的2…