XMPP——Smack[2]会话、消息监听、字体表情和聊天窗口控制

本文深入探讨了实时通讯应用中关键组件的实现,包括建立会话、消息发送与监听机制,以及实现字体与表情功能。详细介绍了如何通过Java创建聊天窗口、发送消息和管理消息监听,同时阐述了字体与表情的实现方法。最后,文章提到了窗口控制策略,确保用户间的通信流畅与唯一性。

上一篇是连接,登陆登出和账户管理

继续

连接之后,拿到了connection,通过它可以搞定会话

1. 建立一个会话

  1. MessageListener msgListener
  2. = new MessageListener()
  3. {
  4. public void processMessage(Chat chat, Message message)
  5. {
  6. if (message != null && message.getBody() != null)
  7. {
  8. System.out.println("收到消息:" + message.getBody());
  9. // 可以在这进行针对这个用户消息的处理,但是这里我没做操作,看后边聊天窗口的控制
  10. }
  11. }
  12. };
  13. Chat chat = Client.getConnection().getChatManager()
  14. .createChat(userName, msgListener);

通过会话发送消息

两个方法,一个直接发送一条文本,一个发送一个Message对象,可包含一些信息,一般使用后者,因为需要包装字体等信息

  1. public static void sendMessage(Chat chat,String message) throws XMPPException {
  2. chat.sendMessage(message);
  3. }
  4. public static void sendMessage(Chat chat,Message message) throws XMPPException {
  5. chat.sendMessage(message);
  6. }

2. 消息监听

每个connection的chatManager可以设置一个消息监听器,因为IM必须实现他人对你发起会话也会弹出窗口,即自己可以主动发起会话,也可以接收他人发起的会话

  1. ChatManager manager = Client.getConnection().getChatManager();
  2. manager.addChatListener(new ChatManagerListener() {
  3. public void chatCreated(Chat chat, boolean arg1) {
  4. chat.addMessageListener(new MessageListener() {
  5. public void processMessage(Chat arg0, Message message) {
  6. //若是聊天窗口已存在,将消息转往目前窗口
  7. //若是窗口不存在,开新的窗口并注册
  8. }
  9. });
  10. }
  11. });

其实窗口的管理是使用线程的,来一个新的会话,起线程

3. 字体表情

在这里实现字体和表情是使用自身开发IM之间的实现。

字体实现思想:

在发送消息的同时,将字体内容作为附加信息发送,接收方接收到根据字体信息进行处理后显示

实现:使用Message对消息进行封装

  1. Message msg = new Message();
  2. msg.setProperty("size", size);
  3. msg.setProperty("kind", kind);
  4. msg.setProperty("bold", bold);
  5. msg.setProperty("italic", italic);
  6. msg.setProperty("underline", underline);
  7. msg.setProperty("color", color);
  8. msg.setBody(getSendInfo());//真正的消息
  9. chat.sendMessage(msg);

接收方先获取设置信息后展示

展示的控件: JTextPane receiveText = new JTextPane();

  1. Style style = receiveText.addStyle("font", null);
  2. StyleConstants.setFontSize(style, size);
  3. StyleConstants.setFontFamily(style, kind);
  4. StyleConstants.setBold(style, bold);
  5. StyleConstants.setItalic(style, italic);
  6. StyleConstants.setUnderline(style, underline);
  7. StyleConstants.setForeground(style, color);

表情:

实现机制是客户端本身存有一套表情图片,在选中时,将表情编号加入到消息中,实际发送出去的只是文本,拿到后解析字符串,将编号转为具体表情展示

具体就不写了

1. 聊天窗口控制

所谓控制,主要是控制唯一性

无论是你发起一个会话开启一个窗口,还是对方给你发送会话开启,你与对方之间有且仅有一个窗口,之后任何消息都在这个窗口中处理

思想:单例类,持有一个

//现有的聊天窗口

publicstatic TreeMap<String,TelFrame> currentChat = new TreeMap<String,TelFrame>();

其实应该用concurrentHashMap可能会更好,不顾我这边分派的主线程只有一个,不涉及多个线程并发的问题,所以用了Treemap,汗一个,貌似应该hashmap,当时考虑不同

然后,在接收消息的时候根据发消息的用户,判定窗口是否存在,存在,转发消息到该窗口,不存在,建立新的窗口

若是关闭窗口,注销之

  1. //注册聊天室
  2. public static void registerChat(String userName,TelFrame chatroom)
  3. {
  4. //System.out.println("注册:"+userName);
  5. currentChat.put(userName, chatroom);
  6. }
  7. //注销注册
  8. public static void removeChat(String userName)
  9. {
  10. System.out.println("用户注销聊天室:"+userName);
  11. currentChat.remove(userName);
  12. }
  13. //查看是否已有
  14. public static boolean isChatExist(String userName)
  15. {
  16. return currentChat.containsKey(userName);
  17. }
  18. //获取对象
  19. public static TelFrame getChatRoom(String userName)
  20. {
  21. return currentChat.get(userName);
  22. }
  23. 下一篇,主要是用户列表,头像,分组及管理的

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,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),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)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...
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