Android中利用ant进行多渠道循环批量打包(一)

本文介绍如何利用Ant工具实现Android应用针对不同渠道的自动化批量打包过程,包括配置环境、生成build.xml文件、设置签名信息及渠道参数。

目前国内的安卓渠道有几百家,我们要根据不同的渠道打不同渠道的apk来统计每个渠道带来的用户数,统计每个渠道用户的存活率和活跃度等等信息,但是手动对每个渠道的APK进行签名打包实在是让人感到厌烦且低效,这时我们需要一个全自动化的打包工具----ant。Android SDK的tools中已经包括了ant的打包工具,那么我们该如何运用它达到我们的要求呢?之前卤煮做这块的时候也参考了很多前辈的文章,首先向前辈们致敬,下面说下卤煮的方法,有什么不对的地方或者疑问欢迎大家留言交流。(以下步骤均在MAC系统下完成)

一.打包前准备工作

1.首先确定你的JDK版本为1.6!

2.在AndroidManifest.xml中application标签下添加一个用来识别渠道的标签:

<meta-data  android:name="qudao"  android:value="channel" />

3.为了让ant支持循环功能,我们要在Android SDK/tools/lib下放一个ant-contrib-1.0b3.jar包

4.项目中放置第三方jar包的文件夹必须叫libs而不是lib

 

二.build.xml等文件的生成和配置

1.通过终端(cmd)命令自动生成build.xml和local.properties两个文件,方法如下:

<sdk>/tools/android update project -p <project> -t <target>

例如:

/Users/moushou/Downloads/AndroidSDK/tools/android update project -p /Users/moushou/Documents/workspace/HelloWorld -t 14

其中<sdk>为SDK全路径,<project>为项目全路径,<target>为API版本。

执行完成截图如下:

执行完成后,Refresh你的项目就会发现项目的根目录下多了两个文件:build.xml和local.properties

其中local.properties的内容是:

# This file is automatically generated by Android Tools.
# Do not modify this file -- YOUR CHANGES WILL BE ERASED!
#
# This file must *NOT* be checked into Version Control Systems,
# as it contains information specific to your local configuration.

# location of the SDK. This is only used by Ant
# For customization when using a Version Control System, please read the
# header note.
sdk.dir=/Users/moushou/Downloads/AndroidSDK

project.properties的内容如下:

# This file is automatically generated by Android Tools.
# Do not modify this file -- YOUR CHANGES WILL BE ERASED!
#
# This file must be checked in Version Control Systems.
#
# To customize properties used by the Ant build system use,
# "ant.properties", and override values to adapt the script to your
# project structure.
#proguard.config=proguard.cfg
# Project target.
target=Google Inc.:Google APIs:14
proguard.config=proguard.cfg

项目的目录结构如下图所示:

:project.properties中target=GoogleInc.:GoogleAPIs:14代表所使用的SDK的版本,可进行手动修改。

2.手动为项目新建一个File,该文件名为:ant.properties,创建完成项目的目录结构如下图:

创建完成后在ant.properties中添加如下内容:

key.store=<keystore>
key.alias=<key>
key.store.password=<keystore pwd>
key.alias.password=<key pwd>
market_channels=xx,yy,zz
app_version=1_0_build_0

例如:

key.store=/Users/moushou/Desktop/qianming
key.alias=meilihuaduo
key.store.password=123456xx
key.alias.password=123456xx 
market_channels=anzhuoshichang,jifengshichang,baiduyingyongzhongxin
app_version=1_0_build_0

其中:

keystore为签名文件的全路径。

key.alias为签名需要使用的私钥。

key.store.password为私钥库的密码。

key.alias.password为私钥的密码。

market_channels为渠道集合。

app_version为apk的版本(此字段可根据自己喜好编写)。

 

--------------------------------------------------------------------------------------------------

 

至此,除build.xml外,其余文件配置完成,夜深人静的让我有些犯困啦,明天会把build.xml中使用for循环替换AndroidManifest.xml中渠道value的方法分享给大家。

 


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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