鸿蒙 NEXT 开发案例：颜文字搜索器

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【引言】

本文将介绍一个名为“颜文字搜索器”的开发案例，该应用是基于鸿蒙 NEXT 平台构建的，旨在帮助用户快速查找和使用各种风格的表情符号。通过本案例的学习，读者可以了解如何在鸿蒙平台上进行数据处理、UI 设计以及交互逻辑的实现。

【环境准备】

·  操作系统：Windows 10

· 开发工具：DevEco Studio NEXT Beta1 Build Version: 5.0.3.806

· 目标设备：华为 Mate60 Pro

· 开发语言：ArkTS

· 框架：ArkUI

· API 版本：API 12

【开发思路】

1、 数据模型设计

为了表示单个表情符号的信息，我们定义了一个 EmoticonBean 类，它包含了表情符号的风格（style）、类型（type）、表情符号本身（emoticon）及其含义（meaning）。此外，还添加了一个布尔属性 isShown 来追踪表情符号是否应该显示给用户，这有助于在搜索时动态更新列表。

2、 UI 组件与布局

应用的主界面由一个 Index 组件构成，它负责整体布局的设计。界面上部是一个搜索框，允许用户输入关键词来过滤表情符号列表。下方则以表格形式展示了所有符合条件的表情符号，每一行包括四个部分：风格、类型、表情符号和含义。为了提升用户体验，当用户点击某个表情符号或其含义中的高亮文本时，会触发相应的点击事件，并输出日志信息。

3、 数据加载与处理

表情符号的数据来源于一个本地 JSON 文件 (emoticons.json)，该文件在组件初次渲染之前被读取并解析为 EmoticonBean 对象数组。每次用户修改搜索框中的内容时，都会调用 splitAndHighlight 方法对每个表情符号的含义进行分割，并检查是否存在匹配的关键字。如果存在，则设置 isShown 属性为 true，否则为 false，以此控制表情符号是否在界面上显示。

4、 搜索与高亮

splitAndHighlight 函数用于将表情符号的含义按关键字分割成多个片段，并返回这些片段组成的数组。对于包含关键字的片段，会在界面上以不同的颜色高亮显示，从而直观地指出匹配的部分。此外，此函数还会根据是否有匹配项来决定表情符号是否可见，确保只有相关的表情符号才会展示给用户。

5、 用户交互

为了让用户有更好的操作体验，我们在界面上实现了触摸事件监听，当用户点击非输入区域时，自动关闭键盘。这样既保证了界面整洁，又简化了用户的操作流程。

【完整代码】

数据源：src/main/resources/rawfile/emoticons.json

https://download.csdn.net/download/zhongcongxu01/90126325

代码

(文章转载自 51CTO，作者 zhongcx)