WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Bootstrap ScrollSpy из вызова javascript не работает

я создаю веб-сайт на основе начальной загрузки, на данный момент у меня есть проблема. Если я позвоню из data-attributes:

<body  data-target=".navbar" data-spy="scroll"  data-offset="200">

Скроллспай работает.

Но если я использую javascript

$('.navbar').scrollspy({offset:200});

это не работает!

Я тоже уже пытаюсь ставить атрибуты на лету:

$("body").data("target", ".navbar");
$("body").data("spy", "scroll");
$("body").data("offset", "200");

результата пока нет.

я думаю, что чего-то не хватает в вызове javascript. если $('.navbar') является целью, где я могу установить шпионский объект (тело)?

jquery twitter-bootstrap
21.02.2013

  • вы звоните .scrollspy по поводу готовности документа? 21.02.2013

Ответы:


1

Есть разные способы сделать это, посмотрите, поможет ли это вам: https://jsfiddle.net/panchroma/Tgghc/

Используя атрибуты данных, важными битами являются включение сведений о шпионских данных в div, за которым вы хотите следить:

<div id="nav-wrapper" data-spy="affix" data-offset-top="200">
.....

Затем в вашем CSS определите, что вы хотите сделать с этим div, когда он прикреплен, например:

#nav-wrapper.affix {
top: 0;
width: 100%
}

Поскольку добавленный div будет удален из обычного потока, иногда вам нужно немного поиграть, чтобы поведение аффикса не приводило к скачку основного содержимого.

Удачи!

22.02.2013

2

При вызове scrollspy через JavaScript укажите тег body (или другой элемент с полосой прокрутки) и передайте целевую навигацию в качестве опции.

$('body').scrollspy({ target: '.navbar' });

Я не понимаю, почему в документации по начальной загрузке указано $('#navbar').scrollspy(). Это очень обманчиво.

10.09.2013
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
Для любых предложений по сайту: [email protected]