Android混淆文件proguard.cfg解析

本文深入探讨了混淆工具的使用方法及关键配置项,包括压缩比率、类名混淆、库类混淆、预验证禁用、映射文件生成、特定类和方法的保留等。详细解释了混淆算法的选择及对不同类别的处理策略。

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-optimizationpasses 5  设置混淆的压缩比率: 0 ~ 7 
-dontusemixedcaseclassnames 类名都为小写
-dontskipnonpubliclibraryclasses 如果应用程序引入的有jar包,并且想混淆jar包里面的class 
-dontpreverify 
-verbose 混淆后生产映射文件 map 类名->转化后类名的映射

-optimizations !code/simplification/arithmetic,!field/*,!class/merging/*  混淆采用的算法.

-keep public class * extends android.app.Activity   所有activity的子类不要去混淆 
-keep public class * extends android.app.Application
-keep public class * extends android.app.Service
-keep public class * extends android.content.BroadcastReceiver
-keep public class * extends android.content.ContentProvider
-keep public class * extends android.app.backup.BackupAgentHelper
-keep public class * extends android.preference.Preference
-keep public class com.android.vending.licensing.ILicensingService

-keepclasseswithmembernames class * {
    native ;    所有native的方法不能去混淆. 
}

-keepclasseswithmembers class * {
    public (android.content.Context, android.util.AttributeSet);
    //某些构造方法
}

-keepclasseswithmembers class * {
    public (android.content.Context, android.util.AttributeSet, int);
}

-keepclassmembers class * extends android.app.Activity {
   public void *(android.view.View);
}

-keepclassmembers enum * {
    public static **[] values();
    public static ** valueOf(java.lang.String);
}

-keep class * implements android.os.Parcelable {
  public static final android.os.Parcelable$Creator *;
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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