AsyncTask

AsyncTask 已废弃,但面试常问一些问题 AsyncTask曾被广泛用于简化Android后台任务与UI线程通信,但其设计缺陷日益凸显:生命周期不绑定Activity导致内存泄漏和崩溃风险;默认串行执行影响效率;配置变更时行为异常;不同版本实现差异大。Google在Android 11弃用AsyncTask,因其难以修复的架构缺陷与现代开发模式不兼容。推荐采用Kotlin协程结合ViewModel等现代方案,它们具有生命周期感知、线程切换灵活、配置变更无缝衔接等优势,能有效避免AsyncTask的各种问题,是当前官方推荐的最佳实践。 阅读详情

AsyncTask和Handler对比

1 ) AsyncTask实现的原理,和适用的优缺点

AsyncTask,是android提供的轻量级的异步类,可以直接继承AsyncTask,在类中实现异步操作,并提供接口反馈当前异步执行的程度(可以通过接口实现UI进度更新),最后反馈执行的结果给UI主线程.

使用的优点:

l 简单,快捷

l 过程可控

使用的缺点:

l 在使用多个异步操作和并需要进行Ui变更时,就变得复杂起来.

2 )Handler异步实现的原理和适用的优缺点

在Handler 异步实现时,涉及到 Handler, Looper, Message,Thread四个对象,实现异步的流程是主线程启动Thread(子线程)àthread(子线程)运行并生成Message-àLooper获取Message并传递给HandleràHandler逐个获取Looper中的Message,并进行UI变更。

使用的优点:

l 结构清晰,功能定义明确

l 对于多个后台任务时,简单,清晰

使用的缺点:

l 在单个后台异步处理时,显得代码过多,结构过于复杂(相对性)

AsyncTask介绍
Android的AsyncTask比Handler更轻量级一些,适用于简单的异步处理。
首先明确Android之所以有Handler和AsyncTask,都是为了不阻塞主线程(UI线程),且UI的更新只能在主线程中完成,因此异步处理是不可避免的。

Android为了降低这个开发难度,提供了AsyncTask。AsyncTask就是一个封装过的后台任务类,顾名思义就是异步任务。

AsyncTask直接继承于Object类,位置为android.os.AsyncTask。要使用AsyncTask工作我们要提供三个泛型参数,并重载几个方法(至少重载一个)。

AsyncTask定义了三种泛型类型 Params,Progress和Result。

Params 启动任务执行的输入参数,比如HTTP请求的URL。
Progress 后台任务执行的百分比。
Result 后台执行任务最终返回的结果,比如String。
使用过AsyncTask 的同学都知道一个异步加载数据最少要重写以下这两个方法:

doInBackground(Params…) 后台执行,比较耗时的操作都可以放在这里。注意这里不能直接操作UI。此方法在后台线程执行,完成任务的主要工作,通常需要较长的时间。在执行过程中可以调用publishProgress(Progress…)来更新任务的进度。
onPostExecute(Result) 相当于Handler 处理UI的方式,在这里面可以使用在doInBackground 得到的结果处理操作UI。 此方法在主线程执行,任务执行的结果作为此方法的参数返回
有必要的话你还得重写以下这三个方法,但不是必须的:

onProgressUpdate(Progress…) 可以使用进度条增加用户体验度。 此方法在主线程执行,用于显示任务执行的进度。
onPreExecute() 这里是最终用户调用Excute时的接口,当任务执行之前开始调用此方法,可以在这里显示进度对话框。
onCancelled() 用户调用取消时,要做的操作
使用AsyncTask类,以下是几条必须遵守的准则:

Task的实例必须在UI thread中创建;
execute方法必须在UI thread中调用;
不要手动的调用onPreExecute(), onPostExecute(Result),doInBackground(Params…), onProgressUpdate(Progress…)这几个方法;
该task只能被执行一次,否则多次调用时将会出现异常;
一个超简单的理解 AsyncTask 的例子:
main.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>  
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
    android:orientation="vertical"  
    android:layout_width="fill_parent"  
    android:layout_height="fill_parent"  
    >  
    <TextView    
    android:id="@+id/textView01"  
    android:layout_width="fill_parent"   
    android:layout_height="wrap_content"   
    />  
   <ProgressBar   
   android:id="@+id/progressBar02"  
    android:layout_width="fill_parent"   
    android:layout_height="wrap_content"   
    style="?android:attr/progressBarStyleHorizontal"   
    />  
    <Button  
    android:id="@+id/button03"  
    android:layout_width="fill_parent"   
    android:layout_height="wrap_content"   
    android:text="更新progressbar"  
    />  
</LinearLayout>  

MainActivity.java

package vic.wong.main;  

import android.app.Activity;  
import android.os.Bundle;  
import android.view.View;  
import android.view.View.OnClickListener;  
import android.widget.Button;  
import android.widget.ProgressBar;  
import android.widget.TextView;  

public class MainActivity extends Activity {  
private Button button;  
private ProgressBar progressBar;  
private TextView textView;  

@Override  
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
    super.onCreate(savedInstanceState);  
    setContentView(R.layout.main);  

    button = (Button)findViewById(R.id.button03);  
    progressBar = (ProgressBar)findViewById(R.id.progressBar02);  
    textView = (TextView)findViewById(R.id.textView01);  

    button.setOnClickListener(new OnClickListener() {  

        @Override  
        public void onClick(View v) {  
            ProgressBarAsyncTask asyncTask = new ProgressBarAsyncTask(textView, progressBar);  
            asyncTask.execute(1000);  
        }  
    });  
}  

}

NetOperator.java

package vic.wong.main;  
//模拟网络环境  
public class NetOperator {  

public void operator(){  
    try {  
        //休眠1秒  
        Thread.sleep(1000);  
    } catch (InterruptedException e) {  
        // TODO Auto-generated catch block  
        e.printStackTrace();  
    }  
}  

}

ProgressBarAsyncTask .java

package vic.wong.main;  
import android.os.AsyncTask;  
import android.widget.ProgressBar;  
import android.widget.TextView;  

/**  
 * 生成该类的对象,并调用execute方法之后  
 * 首先执行的是onProExecute方法  
 * 其次执行doInBackgroup方法  
 *  
 */  
public class ProgressBarAsyncTask extends AsyncTask<Integer, Integer, String> {  

    private TextView textView;  
    private ProgressBar progressBar;  


    public ProgressBarAsyncTask(TextView textView, ProgressBar progressBar) {  
        super();  
        this.textView = textView;  
        this.progressBar = progressBar;  
    }  


    /**  
     * 这里的Integer参数对应AsyncTask中的第一个参数   
     * 这里的String返回值对应AsyncTask的第三个参数  
     * 该方法并不运行在UI线程当中,主要用于异步操作,所有在该方法中不能对UI当中的空间进行设置和修改  
     * 但是可以调用publishProgress方法触发onProgressUpdate对UI进行操作  
     */  
    @Override  
    protected String doInBackground(Integer... params) {  
        NetOperator netOperator = new NetOperator();  
        int i = 0;  
        for (i = 10; i <= 100; i+=10) {  
            netOperator.operator();  
            publishProgress(i);  
        }  
        return i + params[0].intValue() + "";  
    }  


    /**  
     * 这里的String参数对应AsyncTask中的第三个参数(也就是接收doInBackground的返回值)  
     * 在doInBackground方法执行结束之后在运行,并且运行在UI线程当中 可以对UI空间进行设置  
     */  
    @Override  
    protected void onPostExecute(String result) {  
        textView.setText("异步操作执行结束" + result);  
    }  


    //该方法运行在UI线程当中,并且运行在UI线程当中 可以对UI空间进行设置  
    @Override  
    protected void onPreExecute() {  
        textView.setText("开始执行异步线程");  
    }  


    /**  
     * 这里的Intege参数对应AsyncTask中的第二个参数  
     * 在doInBackground方法当中,,每次调用publishProgress方法都会触发onProgressUpdate执行  
     * onProgressUpdate是在UI线程中执行,所有可以对UI空间进行操作  
     */  
    @Override  
    protected void onProgressUpdate(Integer... values) {  
        int vlaue = values[0];  
        progressBar.setProgress(vlaue);  
    }  





}  
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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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dxh040431104的专栏 1079

Android 异步处理AsyncTask

简介 Android中的AsyncTask适用于简单的异步任务处理。 AsyncTask是封装过的后台任务类,异步任务。它大大降低了开发难度。 复杂的异步任务开发推荐使用Handler加Thread。 为什么要用异步? 耗时操作不在UI线程中执行,会导致UI堵塞,严重影响用户体验。 Android中网络操作如果在UI线程中执行会直接报错。 功能介绍 AsyncTask定义了三...

weixin_39821531的博客 201
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Earth_Programer
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