Android Activity生命周期

【Android】Activity生命周期 关于安卓activity生命周期的一些理解,结合demo分析,在多个activity之间,跳转到窗口化activity的activity状态变化过程 阅读详情

首先看一下Android api中所提供的Activity生命周期图(不明白的,可以看完整篇文章,在回头看一下这个图,你会明白的):

Activity其实是继承了ApplicationContext这个类,我们可以重写以下方法,如下代码:

view plaincopy to clipboardprint?
public class Activity extends ApplicationContext {  
       protected void onCreate(Bundle savedInstanceState);  
       protected void onStart();     
       protected void onRestart();  
       protected void onResume();  
       protected void onPause();   
       protected void onStop();  
       protected void onDestroy();  
   }  

  为了便于大家更好的理解,我简单的写了一个Demo,不明白Activity周期的朋友们,可以亲手实践一下,大家按照我的步骤来。

  第一步:新建一个Android工程,我这里命名为ActivityDemo.

  第二步:修改ActivityDemo.java(我这里重新写了以上的七种方法,主要用Log打印),代码如下:

package com.tutor.activitydemo;  
import android.app.Activity;  
import android.os.Bundle;  
import android.util.Log;  
public class ActivityDemo extends Activity {  
    private static final String TAG = "ActivityDemo";  
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
        super.onCreate(savedInstanceState);  
        setContentView(R.layout.main);  
        Log.e(TAG, "start onCreate~~~");  
    }  
    @Override  
    protected void onStart() {  
        super.onStart();  
        Log.e(TAG, "start onStart~~~");  
    }  
    @Override  
    protected void onRestart() {  
        super.onRestart();  
        Log.e(TAG, "start onRestart~~~");  
    }  
    @Override  
    protected void onResume() {  
        super.onResume();  
        Log.e(TAG, "start onResume~~~");  
    }  
    @Override  
    protected void onPause() {  
        super.onPause();  
        Log.e(TAG, "start onPause~~~");  
    }  
    @Override  
    protected void onStop() {  
        super.onStop();  
        Log.e(TAG, "start onStop~~~");  
    }  
    @Override  
    protected void onDestroy() {  
        super.onDestroy();  
        Log.e(TAG, "start onDestroy~~~");  
    }  
}  

  第三步:运行上述工程,效果图如下(没什么特别的):

  核心在Logcat视窗里,如果你还不会用Logcat你可以看一下我的这篇文章 Log图文详解(Log.v,Log.d,Log.i,Log.w,Log.e),我们打开应用时先后执行了onCreate()->onStart()->onResume三个方法,看一下LogCat视窗如下:

  BACK键:

  当我们按BACK键时,我们这个应用程序将结束,这时候我们将先后调用onPause()->onStop()->onDestory()三个方法,如下图所示:

  HOME键:

  当我们打开应用程序时,比如浏览器,我正在浏览NBA新闻,看到一半时,我突然想听歌,这时候我们会选择按HOME键,然后去打开音乐应用程序,而当我们按HOME的时候,Activity先后执行了onPause()->onStop()这两个方法,这时候应用程序并没有销毁。如下图所示:

  而当我们再次启动ActivityDemo应用程序时,则先后分别执行了onRestart()->onStart()->onResume()三个方法,如下图所示:

  这里我们会引出一个问题,当我们按HOME键,然后再进入ActivityDemo应用时,我们的应用的状态应该是和按HOME键之前的状态是一样的,同样为了方便理解,在这里我将ActivityDemo的代码作一些修改,就是增加一个EditText。

  第四步:修改main.xml布局文件(增加了一个EditText),代码如下:

 <?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:layout_width="fill_parent"   
     android:layout_height="wrap_content"   
     android:text="@string/hello"  
     />  
 <EditText  
     android:id="@+id/editText"  
     android:layout_width="fill_parent"  
     android:layout_height="wrap_content"  
 />  
 </LinearLayout>  

  第五步:然后其他不变,运行ActivityDemo程序,在EditText里输入如"Frankie"字符串(如下图:)

  这时候,大家可以按一下HOME键,然后再次启动ActivityDemo应用程序,这时候EditText里并没有我们输入的"Frankie"字样,如下图:

  这显然不能称得一个合格的应用程序,所以我们需要在Activity几个方法里自己实现,如下第六步所示:

  第六步修改ActivityDemo.java代码如下:

 package com.tutor.activitydemo;  
 import android.app.Activity;  
 import android.os.Bundle;  
 import android.util.Log;  
 import android.widget.EditText;  
 public class ActivityDemo extends Activity {  
     private static final String TAG = "ActivityDemo";  
     private EditText mEditText;  
     //定义一个String 类型用来存取我们EditText输入的值  
     private String mString;  
     public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
         super.onCreate(savedInstanceState);  
         setContentView(R.layout.main);  
         mEditText = (EditText)findViewById(R.id.editText);  
         Log.e(TAG, "start onCreate~~~");  
     }  
     @Override  
     protected void onStart() {  
         super.onStart();  
         Log.e(TAG, "start onStart~~~");  
     }  
     //当按HOME键时,然后再次启动应用时,我们要恢复先前状态  
     @Override  
     protected void onRestart() {  
         super.onRestart();  
         mEditText.setText(mString);  
         Log.e(TAG, "start onRestart~~~");  
     }   
     @Override  
     protected void onResume() {  
         super.onResume();  
         Log.e(TAG, "start onResume~~~");  
     }  
     //当我们按HOME键时,我在onPause方法里,将输入的值赋给mString  
     @Override  
     protected void onPause() {  
         super.onPause();  
         mString = mEditText.getText().toString();  
         Log.e(TAG, "start onPause~~~");  
     }   
     @Override  
     protected void onStop() {  
         super.onStop();  
         Log.e(TAG, "start onStop~~~");  
     }  
       
     @Override  
     protected void onDestroy() {  
         super.onDestroy();  
         Log.e(TAG, "start onDestroy~~~");  
     }  
 }  

  第七步:重新运行ActivityDemo程序,重复第五步操作,当我们按HOME键时,再次启动应用程序时,EditText里有上次输入的"Frankie"字样,如下图如示:


 
  
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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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Android开发Activity生命周期详解

本文详解Android开发Activity生命周期。

qq_30725967的博客 2205

Android—— Activity生命周期,高级安卓面试题

学习。

m0_61549674的博客 993

Android开发之Activity的生命周期详解

Android生命周期分为两部分:(1)典型情况下的生命周期。(2)异常情况下的生命周期。典型情况下的生命周期分析:典型情况下的生命周期指在有用户参与的情况下,Activity所经过的生命周期的改变,正常情况下,Activity的常用生命周期有以下几种情况: onCreate():Activity启动后第一个被调用的函数,常用来进行Activity的初始化,如创建View,绑定数据和恢复数据。 onStart():当Activity显示在屏幕上时,函数被调用。 onRestart():Activity

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Android——Activity的生命周期

一、正常情况下一个Activity会经历以下7个生命周期 1:onCreate:当Activity第一次被运行时调用此方法,可用于加载布局视图,获取控件命名空间等一些初始化工作。 2: onRestart:当Activity被重新启动的时候,调用此方法 3: onStart :表示Activity正在被启动,已经从不可见到可见状态(不是指用户可见,指Activity在后台运行,没有出现在前台),但还是无法与用户进行交互。 4: onResume :表Activity已经变为可见状态了,并且出现在前台工作了,

FranzLiszt的博客 1万+

Android安卓——Activity组件代码测试生命周期(续)

经过之前对安卓中Activity组件的学习,可以在理论上明白Activity的作用和用法。 本次的学习主要是Activity的生命周期运行情况的实践。通过实际的系统调用情况来确定生命周期的流程。 Activity组件(1) Activity组件(2) 建立一个类实现所有的生命周期的方法package edu.hrbeu.ActivityLifeCycle;import androi

Deniece_X的博客 561
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hoyan_li
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