使用rem、动态vh自适应移动端

rem,vh · 浏览次数 : 0

小编点评

```html 200行代码实现类似Swiper.js的轮播组件
Slide 1
Slide 2
Slide 3
Slide 4
Slide 5
```

正文

前言

这是我的 模仿抖音 系列文章的第六篇

第一篇:200行代码实现类似Swiper.js的轮播组件
第二篇:实现抖音 “视频无限滑动“效果
第三篇:Vue 路由使用介绍以及添加转场动画
第四篇:Vue 有条件路由缓存,就像传统新闻网站一样
第五篇:Github Actions 部署 Pages、同步到 Gitee、翻译 README 、 打包 docker 镜像


网上还有很多种方法做适配的,各种方案有利有弊,此文章仅提供一个思路,并不适合每个人

rem

rem 的值是根据根元素 html 字体大小的来计算的,即1rem = html font-szie

如果 html 元素没有指定字体大小,那么浏览器默认的字体大小是 16px ,所以 1rem = 16px
如果 html 元素指定 font-size: 1px ,那么 1rem = 1px
同理 html 元素指定 font-size: 3px ,那么 1rem = 3px
同理 html 元素指定 font-size: 1000000px ,那么 1rem = 1000000px
同理 html 元素指定 font-size: 0.000001px ,那么 1rem = 0.000001px

remem 的区别

em 是以父元素的字体大小来计算; rem 顾名思义,就是 rootem, 所以它是以 html 的字体大小来计算

例子

html 设置 font-size: 1px

父元素 Parent 设置 font-size: 2px


子元素 Child 设置 font-size: 16rem

则渲染到界面上的实际大小为 font-size: 16px ,因为他是以 html 来计算,1rem = 1px , 16rem = 16px

子元素 Child 设置 font-size: 16em

则渲染到界面上的实际大小为 font-size: 32px ,以父级来计算,父级是 2px , 所以 1em = 2px , 16em = 32px

使用

html 设置 font-size: 1px ,这样我们不用换算 px ,就可直接使用 rem
比如设计稿上写的 24px,我们代码里面直接写 24rem 就可以了

不同屏幕自适应

不同用户的设备屏幕宽度不同,若每个用户对应的 html 元素 font-size 值相同的话,用户看到的显示效果也是不同的。

可以用 JavaScript 来根据用户的屏幕宽度,动态更改 html 元素上的 font-size 值,从而使实际显示的内容比例始终保持不变,不同用户看到的效果也会保持一致。

比如,设计稿的宽度为 400px ,里面显示了一个宽度为 40px 的盒子。某用户以 800px 宽度的设备来访问,看到的盒子宽度应该为 80px。那么此时在 html 元素的 font-size 值设置为 2px ,然后盒子的宽度采用 rem 单位,设置为 40rem ,那么就能显示出 80px 的盒子了。保持用户看到的和设计稿中的效果比例一致。

所以,html元素的font-size计算公式为:

// 用户设备宽度 / 设计稿标准宽度 
document.documentElement.style.fontSize = document.documentElement.clientWidth / 375 + 'px'

vh

vhvw 都是相对于视窗的宽高度,“视窗”所指为浏览器内部的可视区域大小,即window.innerWidth/window.innerHeight大小,不包含任务栏标题栏以及底部工具栏的浏览器区域大小。可以简单理解为屏幕百分比,1vh = 屏幕的1%

使用

如果需要固定显示屏幕百分比的元素,可以使用 vh/vw

移动端 100vh 显示 bug

vh 需要单独讲一讲,在移动端的Chrome 和 Safari上会显示溢出 ,如下图

image.png

当地址栏处于视图中时,元素底部被裁剪(右),但我们想要的是元素能完整的占据一屏(左)。
造成这种现象的原因就在于移动端浏览器对于 vh 单位的计算,是不包含地址栏的,也就是说 100vh 的高度会使带有地址栏的视图溢出。

image.png

核心问题是移动浏览器(Chrome 和 Safari)有一个“有用”的功能,地址栏有时可见,有时隐藏,从而改变视口的可见大小。这些浏览器并没有随着视口高度的变化而将高度调整100vh为屏幕的可见部分,而是将100vh地址栏设置为隐藏地址的浏览器高度。结果是,当地址栏可见时,屏幕的底部将被切断,从而违背了100vh最初的目的。

解决方法

使用 window.innerHeight 获取当前视窗的的高度,将高度按 100 份等分,得到视窗的单位高度, 然后通过 js 设置成一个 css 的变量 --vh

document.documentElement.style.setProperty('--vh', `${vh}px`)

css中使用

//表示100vh
height: calc(var(--vh, 1vh) * 100);

//100vh - 60rem
height: calc(var(--vh, 1vh) * 100 - 60rem);

代码

function resetVhAndPx() {
  let vh = window.innerHeight * 0.01
  document.documentElement.style.setProperty('--vh', `${vh}px`)
  document.documentElement.style.fontSize = document.documentElement.clientWidth / 375 + 'px'
}

onMounted(() => {
  resetVhAndPx()
  // 监听resize事件 视图大小发生变化就重新计算1vh的值
  window.addEventListener('resize',resetVhAndPx)
})

总结

通过使用 remvh/vw 我们就可以适配大多数常见设备啦,如果有特殊需求还可以使用 媒体查询 来单独适配~

与使用rem、动态vh自适应移动端相似的内容:

使用rem、动态vh自适应移动端

前言 这是我的 模仿抖音 系列文章的第六篇 第一篇:200行代码实现类似Swiper.js的轮播组件 第二篇:实现抖音 “视频无限滑动“效果 第三篇:Vue 路由使用介绍以及添加转场动画 第四篇:Vue 有条件路由缓存,就像传统新闻网站一样 第五篇:Github Actions 部署 Pages、同

使用Cloudflare Worker加速docker镜像

前言 开发者越来越难了,现在国内的docker镜像也都️了,没有镜像要使用docker太难了,代理又很慢 现在就只剩下自建镜像的办法了 GitHub上有开源项目可以快速搭建自己的镜像库,不过还是有点麻烦,还好Cloudflare暂时还活着‍ 本文记录一下使用 Cloudf

使用C#/.NET解析Wiki百科数据实现获取历史上的今天

创建一个webapi项目做测试使用。 创建新控制器,搭建一个基础框架,包括获取当天日期、wiki的请求地址等 创建一个Http请求帮助类以及方法,用于获取指定URL的信息 使用http请求访问指定url,先运行一下,看看返回的内容。内容如图右边所示,实际上是一个Json数据。我们主要解析 大事记 部

Pybind11和CMake构建python扩展模块环境搭建

使用pybind11的CMake模板来创建拓展环境搭建 从Github上下载cmake_example的模板,切换分支,并升级pybind11子模块到最新版本 拉取pybind11使用cmake构建工具的模板仓库 git clone --recursive https://github.com/mr

说说RabbitMQ延迟队列实现原理?

使用 RabbitMQ 和 RocketMQ 的人是幸运的,因为这两个 MQ 自身提供了延迟队列的实现,不像用 Kafka 的同学那么苦逼,还要自己实现延迟队列。当然,这都是题外话,今天咱们重点来聊聊 RabbitMQ 延迟队列的实现原理,以及 RabbitMQ 实现延迟队列的优缺点有哪些? 很多人

使用FModel提取游戏资产

目录前言FModel简介FModel安装FModel使用初次使用资产预览资产导出附录dumperDumper-7生成usmap文件向游戏中注入dll 前言 这篇文章仅记录我作为初学者使用FModel工具提取某款游戏模型的过程。 FModel简介 FModel是一个开源软件,可以用于查看和提取UE4-

使用GSAP制作动画视频

GSAP 3Blue1Brown给我留下了深刻印象。利用动画制作视频,内容简洁,演示清晰。前两天刚好碰到一件事,我就顺便学习了一下怎么用代码做动画。 以javascrip为例,有两个动画引擎,GSAP和Animajs。由于网速的原因,询问了GPT后,我选择了GSAP来制作我的第一个动画视频。 制作动

使用ML.NET训练一个属于自己的图像分类模型,对图像进行分类就这么简单!

前言 今天大姚给大家分享一个.NET开源、免费、跨平台(支持Windows、Linux、macOS多个操作系统)的机器学习框架:ML.NET。并且本文将会带你快速使用ML.NET训练一个属于自己的图像分类模型,对图像进行分类。 ML.NET框架介绍 ML.NET 允许开发人员在其 .NET 应用程序

使用libzip压缩文件和文件夹

简单说说自己遇到的坑: 分清楚三个组件:zlib、minizip和libzip。zlib是底层和最基础的C库,用于使用Deflate算法压缩和解压缩文件流或者单个文件,但是如果要压缩文件夹就很麻烦,主要是不知道如何归档,在zip内部形成对应的目录。这时就需要用更高级别的库,也就是minizip或li

使用gzexe加密shell脚本

使用 gzexe 加密 shell 脚本是一个相对简单的过程。以下是具体的步骤: 编写你的 shell 脚本:首先,你需要有一个 shell 脚本文件,比如 myscript.sh。 确保脚本可执行:使用 chmod 命令确保你的脚本文件是可执行的: chmod +x myscript.sh 使用