22、应用程序本地化:迈向全球市场的第一步

应用程序本地化:迈向全球市场的第一步

1. 引言

随着iOS设备在全球范围内的普及,开发者们越来越重视应用程序的本地化。通过本地化,开发者可以让应用程序适应不同国家和地区的语言和文化特点,从而扩大潜在用户群体。本文将详细介绍iOS应用程序的本地化过程,帮助开发者更好地理解并实施这一重要功能。

2. 本地化架构

本地化不仅仅是简单的语言翻译,它涉及多个方面的调整,包括但不限于语言、地区格式、日期、时间和货币的显示方式等。iOS提供了强大的本地化架构,使得开发者可以轻松实现这些功能。

2.1 开发基础语言

当运行一个非本地化应用程序时,所有文本将以开发者的母语呈现,也就是所谓的开发基础语言。例如,如果开发者的母语是英语,那么应用程序的所有文本都将显示为英语。

2.2 创建本地化文件夹

当开发者决定对其应用程序进行本地化时,他们会在应用程序包中为每个支持的语言创建一个子目录。每个语言的子目录包含了一部分被翻译成该语言的应用程序资源,这些子目录被称为本地化项目或本地化文件夹,文件夹名称以 .lproj 扩展名结束。

例如,如果用户选择法语作为其iOS语言,瑞士作为其地区,应用程序将首先查找名为 fr-CH.lproj 的本地化文件夹。文件夹名称的前两位字母是ISO国家代码,表示法语;破折号后的两位字母是ISO代码,表示瑞士。

3. 字符串文件

字符串文件是本地化过程中最重要的组成部分之一。它们存储了应用程序中所有需要翻译的文本资源。以下是字符串文件的结构和使用方法。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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