鸿蒙系统进一步学习(一):学习资料总结,少走弯路

文章针对许多人不知如何参与鸿蒙开发的问题,整理了适合的学习路径和资料。先介绍鸿蒙开发分应用和系统设备两个方向,本篇聚焦应用开发。接着推荐视频学习资料和考证途径,还介绍了示例代码参考及注意事项,最后说明模仿编写代码、扩展功能时可查接口文档。

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随着鸿蒙Next的计划越来越近,笔者之前的鸿蒙系统扫盲系列中,有很多朋友给我留言,不同的角度的问了一些问题,我明显感觉到一点,那就是许多人参与鸿蒙开发,但是又不知道从哪里下手,因为资料太多,太杂,教授的人也多,无从选择。

鸿蒙Next发布计划

所以这篇文章,就谈谈笔者认为比较合适的学习路径和一些资料的整理,若还有疑问,请给我留言,笔者会一一解答!

1.认清你的方向

鸿蒙开发其实是分两个方向的

1)应用级别的开发:类似于开发抖音、美团和拼多多这种app,它所用的开发语言是ets和C++为主;

2)系统设备级别的开发,就是让一个普通的设备,如何跑起来鸿蒙系统,它主要用的开发语言是C和C++,就是嵌入式开发板那套流程!

本篇讲的是鸿蒙应用的开发相关!下面的章节适合的是有一定开发基础,但是对鸿蒙应用开发并不了解的小白,如果有一定基础的朋友,可以直接从第三步走起!

2.视频学习资料+考证

对于小白来说,最好就是从视频看起,可以从原理上讲清楚,并且演示相对应的代码,节奏也不快,能够大大降低学习的门槛,这里推荐华为开发者平台的官方教程,讲的很浅显,细节也很多,适合入门:HarmonyOS第一课|应用开发视频教程学习|HarmonyOS应用开发官网

简单的入门教程

这个官方教程页面除了教你如何写一些简单的代码,还有更多的主题课,帮你扩展一下知识,个人觉得非常不错!

主题课

PS:视频里的小姐姐和小哥哥还是很美很帅的!

学习上面的课程后,可以进入考证的页面:华为开发者学堂

证书列表

考试通过后的证书

考完后会获得相应证书,这个看个人意愿,其实这个证书没什么太大作用,只是对自己一个学习成果的一个总结吧

3.sample的参考

经过第2步,你已经不是一个小白了,有一定的知识基础了。就好像盖房子,已经打好了地基一样。诚如上面所说,视频教程讲的非常的浅显,能够帮你入门,大多数都是50行代码以内,如果想学习更多的知识,把楼盖高点,就得看一些优秀的代码怎么架构,怎么写了?

这里推荐的是Gitee的官方仓里面的示例代码:README_zh.md ·OpenHarmony/applications_app_samples - Gitee.com,这个里面的种类非常多

示例代码分类

往下滑动,会贴心的发现还有很多仿app的解决方案

行业解决方案的示例代码

这应该就是为生态做准备的,不要你从0写,先给你打个样,最近大家都说微信怎么还不适配,这个聊天应用应该就是为它准备的吧(我瞎猜的)。

这里多说两句吧:

1)从示例代码里,我们能看到,目前华为已经支持了api10了,但是我们的devEco里最多还是api9,参考的时候,注意api版本

2)注意分支,目前来看,4.1已经处于Beta阶段,稳定版本应该是4.0,如果要寻找低api版本示例代码的话,就要切分支到3.2,可以找到api9的实例(看这个样子,升级一个大系统版本,就会升级一起API版本,鸿蒙是个新东西,迭代应该很快)

目前的分支

4.模仿地去写,并且扩展功能

把第三步吃透了,基本上已经属于一个比较合格的开发了,实际过程中,当遇到问题,或者开发示例代码中没有的功能时候,还是得去查接口,这个时候推荐接口文档的网页:OpenAtom OpenHarmony,这里可以看到很多新的接口,基本属于工具类的网页,需要的时候查,对应的接口也有对应的用法,还是很好用的。

多说一句,这个网页不太稳定,如果加载的一页内容比较多的时候,可能会卡死一会...[捂脸]

总结

参与鸿蒙开发,你要先认清适合你的方向,如果是想从事鸿蒙应用开发方向的话,可以参考本文的学习路径,简单来说就是:像小白一样参考视频学习,像小白一样踏踏实实考试,然后照着别人的代码写一写,改一下,知道大概怎么回事,到实际开发的时候,还是得多参考一下api,这个网页不太稳定,可能会卡死一会,别操作太快。

如果还有其他问题,请给笔者留言,也可以关注我。希望对鸿蒙感兴趣的朋友,点个收藏给个赞,你们的支持是我不断创作的动力,带来更多简单朴实正确的科技知识!

### Anaconda 安装教程 #### 一、安装 Anaconda配置环境变量 为了确保 Anaconda 正常工作,在安装过程中需要注意勾选添加路径选项,这一步骤对于后续命令行工具的正常使用至关重要[^3]。 ```bash # 如果在安装时未选择添加路径,则可以通过手动设置环境变量来解决 export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` #### 二、验证安装是否成功 完成安装后,可通过启动 Anaconda Navigator 或者在命令提示符中运行 `conda --version` 来确认安装情况。如果显示 Conda 的版本号则表示安装无误。 ```bash conda --version ``` ### 使用清华大学镜像加速软件包下载 #### 三、配置 Conda 使用清华大学镜像源 由于官方仓库可能速度较慢,建议修改默认的 Conda 源为清华大学开源软件镜像站提供的国内镜像地址,从而提高依赖项获取效率[^1]。 ```bash # 添加清华镜像作为优先级最高的渠道 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 显示完整的 URL 地址以便于调试 conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 四、创建并激活 TensorFlow 所需虚拟环境 考虑到不同 Python 版本之间的兼容性差异,推荐专门为 TensorFlow 创建独立的工作空间,并指定合适的 Python 解释器版本[^2]。 ```bash # 基于特定Python版本建立新的Conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda # 切换至刚创建好的环境中去 conda activate tensorflow ``` #### 五、利用 Pip 和 Conda 结合方式高效部署 TensorFlow 及其他库 除了通过 Conda 管理基础设施外,还可以借助 PyPI 上丰富的第三方扩展资源进一步完善开发平台建设;同样地,这里也提倡采用本地化存储节点以加快网络传输速率[^4]。 ```bash # 运用Pip配合清华简易索引服务器快速加载目标模块 pip install tensorflow-gpu==2.x.y -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```
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