PWA 和 Django #將 PWA 安裝為本機應用程式
本教學展示如何為使用 Django 建置的漸進式 Web 應用程式 (PWA) 啟用本機安裝。 它非常簡單,並且對用戶體驗非常有益。
啟用本機安裝
新增一小段程式碼會提示使用者將 PWA 安裝為本機應用程式。
let beforeInstallPromptEvent = null; let installed = false; async function installPWA() { if (beforeInstallPromptEvent === null || installed) { return; } try { beforeInstallPromptEvent.prompt(); const { outcome } = await beforeInstallPromptEvent.userChoice; if (outcome === 'accepted') { console.log("App install dialog accepted!"); beforeInstallPromptEvent = null; installed = true; } } catch(e) { console.error(e); } }
事件監聽器最佳化安裝過程:
window.addEventListener('beforeinstallprompt', (e) => { beforeInstallPromptEvent = e; }); window.addEventListener('appinstalled', () => { installed = true; });
「安裝」按鈕會觸發安裝提示:
瀏覽器顯示安裝對話框:
接受後,PWA 將使用自己的啟動器圖示註冊:
作為獨立應用程式運作
安裝後,PWA 在自己的視窗中啟動,利用清單定義的樣式來獲得更原生的感覺:
請記住,PWA 清單可讓您自訂圖示、行為、顏色等。了解更多:
- https://www.php.cn/link/076db4058c59c7390c4ceec61646ea33
- https://www.php.cn/link/a6143dafe10eb30e48832f3a092674e0
未來主題
未來的貼文將涵蓋:
- 軟體架構
- 程式環境
- Linux作業系統
- 還有更多!
建議您想要涵蓋的主題!我總是渴望探索新的課題。
作者簡介
我是 Andrés,帕爾馬的一名全端開發人員,不斷完善我的編碼技能。 我也是一位奇幻作家,已出版四本小說。歡迎聯絡!
以上是PWA 和 Django #將 PWA 安裝為本機應用程式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。
