Google Play Licensing 服务客户端库使用教程

Google Play Licensing 服务客户端库使用教程

play-licensing Google Play licensing service client library play-licensing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/play-licensing

1. 项目介绍

Google Play Licensing 服务客户端库是一个用于在 Google Play 上发布应用时执行许可策略的工具。通过该服务,开发者可以在应用运行时查询 Google Play 以获取当前用户的许可状态,并根据许可状态决定是否允许用户继续使用应用。该库支持开发者灵活地为每个应用定制许可策略。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前,确保你已经设置好 Google Play 开发者账户、开发环境和测试环境。

2.2 添加依赖

在你的项目 build.gradle 文件中添加以下依赖:

dependencies {
    implementation 'com.android.vending.licensing:licensing:1.0'
}

2.3 初始化许可服务

在你的应用中初始化许可服务,并处理许可响应:

import com.android.vending.licensing.LicenseChecker;
import com.android.vending.licensing.LicenseCheckerCallback;
import com.android.vending.licensing.ServerManagedPolicy;
import com.android.vending.licensing.AESObfuscator;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    private LicenseChecker licenseChecker;
    private LicenseCheckerCallback licenseCheckerCallback;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        // 初始化许可服务
        String base64PublicKey = "YOUR_BASE64_PUBLIC_KEY";
        String deviceId = Settings.Secure.getString(getContentResolver(), Settings.Secure.ANDROID_ID);
        String salt = "YOUR_SALT";

        licenseCheckerCallback = new LicenseCheckerCallback() {
            @Override
            public void allow(int reason) {
                // 许可验证通过
            }

            @Override
            public void dontAllow(int reason) {
                // 许可验证失败
            }

            @Override
            public void applicationError(int errorCode) {
                // 处理错误
            }
        };

        licenseChecker = new LicenseChecker(
                this,
                new ServerManagedPolicy(this, new AESObfuscator(salt.getBytes(), base64PublicKey, deviceId)),
                base64PublicKey
        );

        licenseChecker.checkAccess(licenseCheckerCallback);
    }

    @Override
    protected void onDestroy() {
        super.onDestroy();
        licenseChecker.onDestroy();
    }
}

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

Google Play Licensing 服务广泛应用于付费应用和应用内购买场景。例如,开发者可以使用该服务确保只有购买了应用的用户才能使用应用的全部功能。

3.2 最佳实践

  • 定期检查许可:在应用启动时和用户执行关键操作时,定期检查许可状态。
  • 处理网络错误:在网络不可用时,提供适当的用户体验,例如允许用户离线使用应用,但限制某些功能。
  • 安全存储密钥:确保你的公钥和盐值安全存储,避免泄露。

4. 典型生态项目

Google Play Licensing 服务通常与其他 Google Play 服务结合使用,例如:

  • Google Play In-App Billing:用于处理应用内购买。
  • Google Play Developer API:用于管理应用的发布和更新。
  • Google Play Instant:用于提供即时应用体验。

通过这些服务的结合使用,开发者可以构建一个完整的应用生态系统,提供丰富的用户体验和安全的应用环境。

play-licensing Google Play licensing service client library play-licensing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/play-licensing

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d3128e15f681 “Dabai Pro.zip”是ORBBEC Dabai Pro双目光结构摄像头的软件资源包,这是一款专为机器人开发和人工智能应用设计的高端传感器设备。Dabai Pro可能是该系列产品名称,其核心在于先进的3D感知技术,能够为机器人提供深度信息和精准的环境感知。 ORBBEC Dabai Pro双目光结构摄像头是关键所在,它采用了双目立体视觉技术,通过模拟人类双眼的视差原理,利用两个或多个摄像头计算物体距离和三维形状。这种摄像头通常由红外光源、红外摄像头和彩色摄像头组成,通过投射特定光模式(如红外条纹或点云)到场景中,再由摄像头捕获并分析计算深度信息。 该摄像头针对机器人开发设计,可用于导航、避障、物体识别和抓取等功能,提升机器人智能化水平。同时,它能够与人工智能算法结合,借助深度学习等技术优化性能,实现对复杂环境的实时识别、跟踪和理解。 ROS(Robot Operating System)是一个广泛使用的开源机器人软件框架,提供工具和,方便开发者编写控制机器人的软件,支持硬件抽象、消息传递和任务调度等功能。ORBBEC Dabai Pro与ROS兼容,用户可通过ROS接口轻松集成摄像头,编写和运行针对摄像头数据的算法。 压缩包内的“SensorDriver_V4.3.0.17.exe”是ORBBEC Dabai Pro摄像头的驱动程序,版本号为4.3.0.17,安装后可在计算机上正确识别和使用摄像头。“OrbbecViewer_1.1.13_202207221538_Windows”是配套查看器软件,版本1.1.13,用于实时显示和测试摄像头捕捉的图像与深度信息,便于调试和开发。 ORBBEC Dabai Pro是一款面向机器人和人工智能应用的高级双目光结构摄像头,结合3D感知
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/2f7c1c4db4a5 最近在撰写论文过程中,深入研习了多本关于结构方程模型(SEM)以及 AMOS 软件运用的书籍,现将这些优质学习资源分享给大家,且附带相关数据。 《AMOS 与研究方法》(荣泰生)这本书共 102 页,其中第 92 页的 “第 5 章 Amos 操作环境与模型建立” 部分极具价值,对于初学者来说,能助力大家迅速掌握 Amos 的基础操作,是开启 Amos 学习之旅的优质篇章。 在熟悉了 “荣泰生” 版本的 Amos 教材后,强烈建议大家进一步研读邱皓政的《结构方程模型的原理与应用》。这本书在中国轻工业出版社出版,是众多结构方程模型学习者心目中的经典必读之作,兼具理论深度与实践指导性,非常值得推崇。它的一大特色是同时涵盖了 Lisrel、Amos、Mplus 这三种常用结构方程模型软件的具体操作流程以及源代码,从侧面彰显了作者在结构方程模型领域扎实的专业功底,其配套的 “数据包” 内容也极具参考价值。尤其在第 88 页的 “各种拟合数据的比较” 部分,清晰呈现了 RMSEA、GFI、NFI 等关键结构方程模型拟合数据指标的取值范围以及合适的判断标准,能让学习者快速理解 SEM 运行结果,为深入学习 SEM 打下坚实基础。 对于结构方程模型领域的新人而言,建议先阅读荣泰生的《AMOS 与研究方法》,重点关注第 92 页的 “第 5 章 Amos 操作环境与模型建立”,借此快速掌握 Amos 基本操作。在此基础上,再深入学习邱皓政的《结构方程模型的原理与应用》,这样能够实现从 SEM 入门到逐步精通的系统学习过程。
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