android 中webview基本使用的方法小结

Pandas实战指南:从数据结构到清洗聚合的完整解析 在数据分析工作中,表格数据处理是最常见的需求,无论是电商运营还是量化交易,都离不开对结构化数据的清洗与转换。Python生态中,Pandas凭借Series与DataFrame两种核心数据结构,将数据标签与数值绑定,实现自动对齐,极大简化了数据操作流程。它不仅是数据清洗的利器,也是分组聚合、透视表分析和时间序列处理的基础工具。掌握Pandas,意味着能够高效完成从数据读取、缺失值处理、类型转换到分组统计的完整分析流水线,将重复性报表工作自动化。本文基于实际使用经验,系统梳理Pandas的核心概念、常用操作、 阅读详情

       随着使用h5和其他前端技术开发的webapp 应用越来越多,使用原生开发的app 有时候需要嵌入一些新的网页,众所周知webview控件中可以加载网页。下面就一些使用方法进行简单的小结,其实使用技巧还是蛮多的。

网络上相关文章:

点击Android混合开发之WebView使用总结打开链接

点击打Android混合开发之WebView与Javascript交互开链接

感谢博主。

0.WebView的实质就是loadUrl,所以前提是设备接入网络,首先进行网络的判断。

 添加网络权限:
   <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
网络状态的判断:
<span style="font-size:14px;">// 网络状态
	public boolean isNetworkConnected(Context context) {
		if (context != null) {
			ConnectivityManager mConnectivityManager = (ConnectivityManager) context
					.getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE);
			NetworkInfo mNetworkInfo = mConnectivityManager
					.getActiveNetworkInfo();
			if (mNetworkInfo != null) {
				return mNetworkInfo.isAvailable();
			}
		}
		return false;
	</span>
 这只是最简单的网络判断,当然是可以进行更细致的判断,比如无线,4G 等。

1.只让本应用程序的webview加载网页而不调用外部浏览器的办法

  设置WebViewClient,并重写WebViewClient的shouldOverrideUrlLoading方法返回true。系统默认返回的是false。

mWebView.setWebViewClient(new WebViewClient(){

      @Override
      public boolean shouldOverrideUrlLoading(WebView view, String url) {
        // TODO Auto-generated method stub
        view.loadUrl(url);
        return true;
      }
    });

  2.网页加载完成与加载失败的监听。

重写WebViewClient即可。然后进行设置 mwebView.setWebViewClient(new webClient());

private class webClient extends WebViewClient{

		@Override
		public void onPageFinished(WebView view, String url) {
			// TODO Auto-generated method stub
			super.onPageFinished(view, url);
		}

		@Override
		public void onReceivedError(WebView view, int errorCode, String description, String failingUrl) {
			// TODO Auto-generated method stub
			super.onReceivedError(view, errorCode, description, failingUrl);
			view.loadUrl("file:///android_asset/defaultpage/index.html"); //加载一个默认的网页
		}
		
		
	}

3.webView相关属性的设置。

WebSettings webSettings = webView.getSettings();
		webSettings.setUseWideViewPort(true);// 设置此属性,可任意比例缩放
		webSettings.setLoadWithOverviewMode(true); // 充满全屏幕
		webSettings.setBuiltInZoomControls(false);
		webSettings.setJavaScriptEnabled(true);
		webSettings.setAppCacheEnabled(true);
		// 设置缓存模式
		webSettings.setCacheMode(WebSettings.LOAD_DEFAULT);

		// 开启 DOM storage API 功能
		webSettings.setDomStorageEnabled(true);
		webView.setHorizontalScrollBarEnabled(false); // 水平不显示滚动条
		webView.setOverScrollMode(View.OVER_SCROLL_NEVER); // 禁止即在网页顶出现一个空白,又自动回去。
		webView.setWebChromeClient(new webChromClient());
		webView.setWebViewClient(new webClient());

附一个示例代码:布局文件比较简单,放了一个WebView控件.

import android.app.Activity;
import android.app.ProgressDialog;
import android.content.Context;
import android.content.Intent;
import android.graphics.Bitmap;
import android.net.ConnectivityManager;
import android.net.NetworkInfo;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.webkit.WebChromeClient;
import android.webkit.WebSettings;
import android.webkit.WebView;
import android.webkit.WebViewClient;
import android.widget.Toast;

public class HtmlInfoActivity extends Activity {
	private WebView webView;

	// guo add
	private ProgressDialog dialog = null;

	@Override
	protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		// TODO Auto-generated method stub
		super.onCreate(savedInstanceState);

		setContentView(R.layout.systemsinfo_layout);
		webView = (WebView) findViewById(R.id.webView);

		WebSettings webSettings = webView.getSettings();
		webSettings.setUseWideViewPort(true);// 设置此属性,可任意比例缩放
		webSettings.setLoadWithOverviewMode(true); // 充满全屏幕
		webSettings.setBuiltInZoomControls(false);
		webSettings.setJavaScriptEnabled(true);
		webSettings.setAppCacheEnabled(true);
		// 设置缓存模式
		webSettings.setCacheMode(WebSettings.LOAD_DEFAULT);

		// 开启 DOM storage API 功能
		webSettings.setDomStorageEnabled(true);
		webView.setHorizontalScrollBarEnabled(false); // 水平不显示滚动条
		webView.setOverScrollMode(View.OVER_SCROLL_NEVER); // 禁止即在网页顶出现一个空白,又自动回去。
		webView.setWebChromeClient(new webChromClient());
		webView.setWebViewClient(new webClient());

		// Intent intent = getIntent();//得到上一个Activity传递的值
		// String str=intent.getStringExtra("url");

		String str = "https://www.baidu.com";

		dialog = ProgressDialog.show(HtmlInfoActivity.this, null, "正在加载中,请稍后···");
		webView.loadUrl(str);

	}

	private class webChromClient extends WebChromeClient {

		@Override
		public void onProgressChanged(WebView view, int newProgress) {
			// TODO Auto-generated method stub
			super.onProgressChanged(view, newProgress);
		}
	}

	private class webClient extends WebViewClient {

		@Override
		public void onPageStarted(final WebView view, String url, Bitmap favicon) {
			// TODO Auto-generated method stub
			super.onPageStarted(view, url, favicon);

		}

		@Override
		public void onPageFinished(WebView view, String url) {
			// TODO Auto-generated method stub
			// super.onPageFinished(view, url);
			dialog.dismiss();

		}

		@Override
		public void onReceivedError(WebView view, int errorCode, String description, String failingUrl) {
			// TODO Auto-generated method stub
			super.onReceivedError(view, errorCode, description, failingUrl);

			// guo add
			Toast.makeText(HtmlInfoActivity.this, "网页加载出错!", Toast.LENGTH_LONG).show();

			view.loadUrl("file:///android_asset/defaultpage/index1.html"); // 加载一个默认的本地网页
		}

		@Override
		public boolean shouldOverrideUrlLoading(WebView view, String url) {
			// TODO Auto-generated method stub
			view.loadUrl(url);
			return true;
		}
	}

	@Override
	protected void onResume() {
		// TODO Auto-generated method stub
		super.onResume();
	}

	@Override
	protected void onDestroy() {
		// TODO Auto-generated method stub
		super.onDestroy();
	}

	// 网络状态判断
	public boolean isNetworkConnected(Context context) {
		if (context != null) {
			ConnectivityManager mConnectivityManager = (ConnectivityManager) context
					.getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE);
			NetworkInfo mNetworkInfo = mConnectivityManager.getActiveNetworkInfo();
			if (mNetworkInfo != null) {
				return mNetworkInfo.isAvailable();
			}
		}
		return false;

	}

}








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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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安卓之WebView的使用小结

前一段时间看了一下WebView的内容,自己试着写了几个小的程序。现在进行一下个人的小结,为了以后自己忘记的时候还可以看看。 在Android系统中内嵌了一个高性能的webkit内核浏览器,在SDK中封装为一个叫做WebView组件,通过这个组件可以像浏览器一样地去解析网页。使用的时候可以直接加载网址进行浏览。 那么什么是webkit?官方的解释是:WebKit是Mac OS X v10.3及以上版

Atomwh的专栏 934

android定义webview的作用区域,Android开发中WebView的简单使用小结

前言WebView(网络视图)在Andorid中就是用来显示网页的,下面我们来一起看看它是如何使用的。一、基本使用1.声明权限,WebView不可避免地要用到网络,我们要加上网络访问权限。2.放入Layoutandroid:layout_height="match_parent"android:id="@+id/web">3.在Activity中引用private WebView webVi...

weixin_36040020的博客 278

android webview capturepicture,android中Webview实现截屏三种方式小结

本人最近学习了android中Webview实现截屏三种方式,下面我来记录一下,有需要了解的朋友可参考。希望此文章对各位有所帮助。第一种方式通过调用webview.capturePicture(),得到一个picture对象,根据图像的宽和高创建一个Bitmap,再创建一个canvas,绑定bitmap,最后用picture去绘制。//获取Picture对象Picture picture = wv...

weixin_39620334的博客 657
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ylxb
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