【Axure教程】用中继器制作卡片多条件搜索效果
卡片设计通过提供清晰的信息结构、可视化吸引力、易扩展性和强大的交互性,为用户界面设计带来了许多优势,使得用户能够更轻松地浏览、理解和互动。
那今天就教大家如何用中继器制作卡片的模板,以及完成多条件搜索的效果,我们会以任务信息卡片为案例案例,具体实现的效果如下:
一、效果展示
- 可以在姓名输入框里输入员工姓名,点击查询按钮后可对输入内容进行模糊搜索
- 可以选择部门和职位,点击查询按钮后可以筛选中对应的卡片
- 可以多个条件同时进行搜索

【原型预览含下载地址】
https://axhub.im/ax9/b8494994420eef04/#g=1&p=人物卡片_多条件搜索
二、制作教程
1. 人物信息卡片的制作
我们用中继器来制作任务信息卡片,一个是因为制作完成后复用性较强,在中继器表格里填写信息就可以自动生成卡片,二是如果要制作真实的搜索或者筛选效果,就要用到中继器。我们新增一个中继器,中继器里放置我们需要的元件,包括图片原件(对应人物头像)、文本标签(对应姓名、部门岗位、介绍文字)、矩形(对应职责)、背景矩形,如下图所示摆放。

中继器表格里,我们要增加对应的类和填写对应的内容。
- pic列:对应员工头像,右键导入图片就可以了
- name列:对应员工姓名
- bumen列:对应员工所在的部门
- gangwei列:对应员工职位
- jieshao列:对应员工的基础介绍内容
- zhize1~3:对应员工的3大职责

我们可以在里面填写好,或者在excel里编辑好再复制到中继器表格里也可以。
然后我们将表格里的值设置到对应的元件就可以了,如果是Axure10的话,可以点击所在列,表头有个连接按钮,选择对应的元件就可以了,如果是Axure8、9的话,就要写交互实现:在中继器每项加载时,我们用设置文本和设置图片的交互,将对应列的值设置到对应的元件中。

2. 搜索栏的制作
搜索栏我们主要用到的元件包括文本标签(提示文字)、输入框、下拉列表、按钮和背景矩形,如下图所示摆放:

鼠标单击我们用添加筛选的交互对中继器表格进行筛选,这里需要分开模糊搜索和筛选两部分来讲。
模糊筛选的话我们用到的是indexof函数,这个函数可以在一段文本里寻找另一段文本的位置,如果的出来的值等于-1,就是没有找到,不存在;如果大于-1,就是存在,所以我们用这个函数,将中继器里name列的值对输入框里的内容进行查看,筛选出indexof函数获取的结果大于-1的行。

筛选的话,我们直接用下拉列表的选项==中继器表格对应列的内容即可。但是这里也有一个问题,因为下拉列表里的第一下是提示文字,例如请选择部门。如果用户选择这个后,理应是显示全部内容,但是按上面的条件,就会去中继器表格对应列里找请选择部门这个部门,所以自然找不到任何内容。
所以这里我们要增加情形和条件:在下拉列表选项改变时,如果备选项的文字不等于默认文字,我们就将值设置到一个新的文本,这个文本我们命名为s2(搜索2),不用于显示,只做逻辑处理;如果备选项的文字等于默认文字,我们就将他设置为空。

点击查询按钮的时候,触发这个筛选的交互,如果s2的文字不等于空,我们就用筛选的交互,条件为记录的选项文字==中继器对应列的文字;如果s2的文字为空,就不需要进行筛选,两个下拉列表的筛选都是这样处理。
重置按钮点击时,我们首先要用设置文本的交互,将输入框的内容设置为空,然后用设置列表选中项,将列表选项设置为默认选项。最后我们用触发事件触发查询按钮鼠标单击时,就可以移除筛选了,这是因为相当于对输入框里的空值进行模糊搜索,相当于所有行的内容都包含空值,所以全部都是显示出来。

当然你们也可以用移除筛选的交互,移除所有筛选也行。
这样我们就完成了中继器制作卡片的模板,以及完成多条件搜索的效果的制作了,下次使用也很方便,我们只需要在中继器表格里填写内容,即可自动生成交互效果。
那以上就是本期教程的全部内容,感兴趣的同学们可以动手试试哦,感谢您的阅读,我们下期见。
相关文章:
【Axure教程】用中继器制作卡片多条件搜索效果
卡片设计通过提供清晰的信息结构、可视化吸引力、易扩展性和强大的交互性,为用户界面设计带来了许多优势,使得用户能够更轻松地浏览、理解和互动。 那今天就教大家如何用中继器制作卡片的模板,以及完成多条件搜索的效果,我们会以…...
Linux中vi常用命令-批量替换
在日常服务器日志查看中常用到的命令有grep、tail等,有时想查看详细日志,用到vi命令,记录下来,方便查看。 操作文件:test.properites 一、查看与编辑 查看命令:vi 文件名 编辑命令:按键 i&…...
logback-spring.xml的内容格式
目录 一、logback-spring.xml 二、Logback 中的三种日志文件类型 一、logback-spring.xml <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <configuration scan"true" scanPeriod"10 seconds" ><!-- <statusListener…...
nodejs+vue+elementui+express青少年编程课程在线考试系统
针对传统线下考试存在的老师阅卷工作量较大,统计成绩数据时间长等问题,实现一套高效、灵活、功能强大的管理系统是非常必要的。该系统可以迅速完成随机组卷,及时阅卷、统计考试成绩排名的效果。该考试系统要求:该系统将采用B/S结构…...
Navicat 技术指引 | GaussDB 数据查看器
Navicat Premium(16.2.8 Windows版或以上) 已支持对GaussDB 主备版的管理和开发功能。它不仅具备轻松、便捷的可视化数据查看和编辑功能,还提供强大的高阶功能(如模型、结构同步、协同合作、数据迁移等),这…...
Docker的registry
简介 地址:https://hub.docker.com/_/registry Dcoker registry是存储Dcoker image的仓库,运行push,pull,search时,是通过Dcoker daemon与docker registry通信。有时候会用Dcoker Hub这样的公共仓库可能不方便&#x…...
【vue_3】关于超链接的问题
1、需求2、修改前的代码3、修改之后(1)第一次(2)第二次(3)第三次(4)第四次(5)第五次 1、需求 需求:要给没有超链接的列表添加软超链接 2、修改前…...
redis优化秒杀和消息队列
redis优化秒杀 1. 异步秒杀思路1.1 在redis存入库存和订单信息1.2 具体流程图 2. 实现2.1 总结 3. Redis的消息队列3.1 基于list实现消息队列3.2 基于PubSub实现消息队列3.3 基于stream实现消息队列3.3.1 stream的单消费模式3.3.2 stream的消费者组模式 3.4 基于stream消息队列…...
arm-eabi-gcc 和 arm-none-eabi-gcc 都是基于 GCC 的交叉编译器
arm-eabi-gcc 和 arm-none-eabi-gcc 都是基于 GCC 的交叉编译器,用于编译 ARM 架构的嵌入式系统。它们的命名规则如下: arm 表示目标架构是 ARM。eabi 表示嵌入式应用程序二进制接口(Embedded Application Binary Interface)&…...
《大话设计模式》(持续更新中)
《大话设计模式》 序 为什么要学设计模式第0章 面向对象基础什么是对象?什么是类?什么是构造方法?什么是重载?属性与字段有什么区别?什么是封装?什么是继承?什么是多态?抽象类的目的…...
人工智能原理复习--绪论
文章目录 人工智能原理概述图灵测试人工智能的研究方法符号主义连接主义行为主义总结 人工智能原理概述 人工智能是计算机科学基础理论研究的重要组成部分 现代人工智能一般认为起源于美国1956你那夏季的达特茅斯会议,在这次会议上,John McCarthy第一次…...
[网络] 字节一面~ 2. HTTP 2 与 HTTP 1.x 有什么区别
头部压缩 在 HTTP2 当中,如果你发出了多个请求,并且它们的头部(header)是相同的,那么 HTTP2 协议会帮你消除同样的部分。(其实就是在客户端和服务端维护一张索引表来实现)二进制格式 HTTP1.1 采用明文的形式 HTTP/2 全⾯采⽤了⼆进制格式&…...
自己动手实现一个深度学习算法——八、深度学习
深度学习是加深了层的深度神经网络。 1.加深网络 1)向更深的网络出发 创建一个如下图所示的网络结构的CNN 这个网络的层比之前实现的网络都更深。这里使用的卷积层全都是33 的小型滤波器,特点是随着层的加深,通道数变大(卷积…...
js闭包的必要条件及创建和消失(生命周期)
>创建闭包的必要条件: 1.函数嵌套 2.内部函数引用外部函数的变量 3.将内部函数作为返回值返回 >闭包是什么? 就是可以访问外部函数(作用域)中变量的内部函数 > 闭包是什么时候产生的? - 当调用外部函数…...
鸿蒙开发-ArkTS 语言-基础语法
[写在前面: 文章多处用到gif动图,如未自动播放,请点击图片] 1. 初识 ArkTS 语言 ArkTS 是 HarmonyOS 优选主力开发语言。ArkTS 是基于 TypeScript (TS) 扩展的一门语言,继承了 TS 的所有特性,是TS的超集。 主要是扩展了以下几个方…...
GPT实战系列-GPT训练的Pretraining,SFT,Reward Modeling,RLHF
GPT实战系列-GPT训练的Pretraining,SFT,Reward Modeling,RLHF 文章目录 GPT实战系列-GPT训练的Pretraining,SFT,Reward Modeling,RLHFPretraining 预训练阶段Supervised FineTuning (SFT&#x…...
电子学会C/C++编程等级考试2022年03月(三级)真题解析
C/C++等级考试(1~8级)全部真题・点这里 第1题:和数 给定一个正整数序列,判断其中有多少个数,等于数列中其他两个数的和。 比如,对于数列1 2 3 4, 这个问题的答案就是2, 因为3 = 2 + 1, 4 = 1 + 3。 时间限制:10000 内存限制:65536输入 共两行,第一行是数列中数的个数…...
理解 JUnit, JaCoCo 到 SonarQube 的过程及 Maven 配置
Java 项目需要产生单元测试及代码覆盖率的话一直都是走的 JUnit 单元测试,JaCoCo 基于测试产生测试覆盖率,然后送到 SonarQube 去展示这条路子。当然 SonarQube 还可以帮我们进行代码的静态分析。但对其中的具体使用及过程知晓的并不深,基本就…...
人工智能关键技术决定机器人产业的前途
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指让计算机或机器具有类似于人类的智能和学习能力的技术。人工智能技术与机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局,就像智能手机对传统手机的颠覆一样。本文从人工智能技术的发展趋势、…...
2023华为ICT网络初赛试题回顾
所有题目都只能用来学习交流,禁止用于非法不公平的使用,如有侵权,该文章立刻删除。 1、某机房没有合适长度的网线,现需手工制作一个568B标准的双纹线,那么应按照以下哪一线序进行制作? A.绿白,绿,蓝&#…...
【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板,载入页面后,会显示引导弹窗,适用于引导用户使用页面,点击完成后,会显示下一个引导弹窗,直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...
练习(含atoi的模拟实现,自定义类型等练习)
一、结构体大小的计算及位段 (结构体大小计算及位段 详解请看:自定义类型:结构体进阶-CSDN博客) 1.在32位系统环境,编译选项为4字节对齐,那么sizeof(A)和sizeof(B)是多少? #pragma pack(4)st…...
Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务
通过akshare库,获取股票数据,并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式,写一个完整的预处理示例,并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务,进行预测并输…...
【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题
环境:windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时,burpsuite抓取不到https数据包,只显示: 解决该问题只需如下三个步骤: 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...
【git】把本地更改提交远程新分支feature_g
创建并切换新分支 git checkout -b feature_g 添加并提交更改 git add . git commit -m “实现图片上传功能” 推送到远程 git push -u origin feature_g...
css3笔记 (1) 自用
outline: none 用于移除元素获得焦点时默认的轮廓线 broder:0 用于移除边框 font-size:0 用于设置字体不显示 list-style: none 消除<li> 标签默认样式 margin: xx auto 版心居中 width:100% 通栏 vertical-align 作用于行内元素 / 表格单元格ÿ…...
中医有效性探讨
文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学?传统医学奠基期(远古 - 17 世纪)近代医学转型期(17 世纪 - 19 世纪末)现代医学成熟期(20世纪至今) 中医的源远流长和一脉相承远古至…...
HDFS分布式存储 zookeeper
hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架,允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理(1.海量的数据存储 2.海量数据的计算)Hadoop核心组件 hdfs(分布式文件存储系统)&a…...
iOS性能调优实战:借助克魔(KeyMob)与常用工具深度洞察App瓶颈
在日常iOS开发过程中,性能问题往往是最令人头疼的一类Bug。尤其是在App上线前的压测阶段或是处理用户反馈的高发期,开发者往往需要面对卡顿、崩溃、能耗异常、日志混乱等一系列问题。这些问题表面上看似偶发,但背后往往隐藏着系统资源调度不当…...
【无标题】路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论
路径问题的革命性重构:基于二维拓扑收缩色动力学模型的零点隧穿理论 一、传统路径模型的根本缺陷 在经典正方形路径问题中(图1): mermaid graph LR A((A)) --- B((B)) B --- C((C)) C --- D((D)) D --- A A -.- C[无直接路径] B -…...
