RN之使用长列表

React Native提供了几个适用于展示长列表数据的组件,一般而言我们会选用FlatList或是SectionList
FlatList更适用于长列表数据,且元素个数可以增删。和ScrolView不同的是,FlatList并不立即渲染所有元素,而是优先渲染屏幕上可见的元素。
FlatList组件必须的两个属性时datarenderItemdata是列表的数据源,而renderItem则从数据源中逐个解析数据,然后返回一个设定好格式的组件来渲染。
下面的例子创建了一个简单的FlatList,并预设了一些模拟数据。首先是初始化FlatList所需的data,其中的每一项(行)数据之后都在renderItem中被渲染成了Text组件,最后构成整个FlatList

import React,{Component} from 'react';
import {FlatList,StyleSheet,Text,View} from 'react-native';

export default class FlatListBasics extends Component{
    render(){
        return(
        <View style={styles.container}>
        <FlatList
        data={[
            {
                key:'devin',
                key:'dan',
                key:'dominic',
                key:'jackson',
                key:'james'
                key:'joel',
                key:'john',
                key:'jillian',
                key:'jimmy',
                key:'julie'
            }]
            renderItem={({item})=> <Text style={styles.item}>item.key}</Text>}
            />
            </View>
        );
    }
}

const styles=StyleSheet.create({
    container:{
        flex:1,
        paddingTop:22
    },
    item:{
        padding:10,
        fontSize:18,
        height:44,
    },
})

如果要渲染的是一组需要分组的数据,也许还带有分组标签的,那么SectionList将是个不错的选择。

import React, { Component } from 'react';
import { SectionList, StyleSheet, Text, View } from 'react-native';

export default class SectionListBasics extends Component {
  render() {
    return (
      <View style={styles.container}>
        <SectionList
          sections={[
            {title: 'D', data: ['Devin', 'Dan', 'Dominic']},
            {title: 'J', data: ['Jackson', 'James', 'Jillian', 'Jimmy', 'Joel', 'John', 'Julie']},
          ]}
          renderItem={({item}) => <Text style={styles.item}>{item}</Text>}
          renderSectionHeader={({section}) => <Text style={styles.sectionHeader}>{section.title}</Text>}
          keyExtractor={(item, index) => index}
        />
      </View>
    );
  }
}

const styles = StyleSheet.create({
  container: {
   flex: 1,
   paddingTop: 22
  },
  sectionHeader: {
    paddingTop: 2,
    paddingLeft: 10,
    paddingRight: 10,
    paddingBottom: 2,
    fontSize: 14,
    fontWeight: 'bold',
    backgroundColor: 'rgba(247,247,247,1.0)',
  },
  item: {
    padding: 10,
    fontSize: 18,
    height: 44,
  },
})

列表的一个常用场景就是从服务器端取回列表数据然后显示,要实现这一过程,还需要学习RN的网络相关用法。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 151,688评论 1 330
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 64,559评论 1 273
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 101,749评论 0 226
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 42,581评论 0 191
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 50,741评论 3 271
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 39,684评论 1 192
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,122评论 2 292
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 29,847评论 0 182
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 33,441评论 0 228
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 29,939评论 2 232
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,333评论 1 242
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 27,783评论 2 236
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,275评论 3 220
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 25,830评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,444评论 0 180
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 34,553评论 2 249
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 34,618评论 2 249

推荐阅读更多精彩内容