【Android】开发中的屏幕适配

本文详细解析了Android设备屏幕参数的概念,包括像素数与像素密度,并阐述了像素密度对界面元素大小的影响。同时,介绍了如何利用代码获取屏幕参数并进行适配,以确保应用在不同设备上的良好显示效果。

基础知识:

Android设备的屏幕参数,有两种度量标准:
第一种是像素的个数,表示整个屏幕上总共有多少个像素点,也就是我们平时所说的屏幕分辨率
第二种是像素的密度,表示每英寸有多少个像素点,其中像素的密度影响以下几个属性:

1、影响DP与PX的换算比例:
若屏幕密度为160,此时1dp=1px,若屏幕密度为240,则1dp=1.5px
换言之,如果界面上所有控件的大小都是使用DP来设置的话,那么控件的实际大小与屏幕密度成正比
此时如果设备A与B的分辨率相同,但设备B的屏幕密度比设备A的高的话,那么在设备A上显示正常的控件,在设备B上显示就会偏大

2、影响SP与PT的换算比例:
若屏幕密度为160,此时160SP=1英寸,若屏幕密度为240,则240SP=1英寸
换言之,如果界面上所有文字的大小都是使用SP来设置的话,那么文字的实际大小与屏幕密度成反比
PT是与屏幕密度无关的长度单位,1PT=1/72英寸

2、像素的密度对标签的影响:
当屏幕density=240时,使用hdpi标签的资源
当屏幕density=160时,使用mdpi标签的资源
当屏幕density=120时,使用ldpi标签的资源


屏幕适配:

若需要进行Android屏幕的适配,调用以下代码就可以获取屏幕的参数:

	//初始化DisplayMetrics
	DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
	getWindowManager().getDefaultDisplay().getMetrics(dm);

	//通过DisplayMetrics获取屏幕的各项参数
	dm.widthPixels;		//屏幕的宽度(像素)
	dm.heightPixels;	//屏幕的高度(像素)
	dm.densityDpi;		//屏幕的像素密度

当获取了屏幕的参数后,就可以根据参数进行适配了。


示例代码:

以下代码是用于进行屏幕适配的工具类,可以在开发中选择使用:

public class DisplayUtil {
	//以下三个常量为基准参数,取决于开发界面时所使用的设备的屏幕参数,其余的设备都基于此参数进行适配
	public static final double BASE_WIDTH = 1280;		//屏幕的宽度
	public static final double BASE_HEIGHT = 720;		//屏幕的高度
	public static final double BASE_DENSITYDPI = 160;	//屏幕的像素密度

	//以下三个变量为适配比例,即需要适配的设备和基准设备的屏幕参数比例
	public static double widthRatio;			//宽度比例
	public static double heightRatio;			//高度比例
	public static double densityRatio;			//像素密度比例

	//屏幕参数类型,分别表示宽度、高度和密度
	public enum ScaleType {WIDTH, HEIGHT, DENSITY}

	/** 初始化比例参数 */
	public static void init(DisplayMetrics dm) {
		widthRatio = dm.widthPixels / BASE_WIDTH;
		heightRatio = dm.heightPixels / BASE_HEIGHT;
		densityRatio = BASE_DENSITYDPI / dm.densityDpi;
	}
    
	/** 根据比例参数进行计算,并返回适配后的值 */
	public static int resize(int size, ScaleType type) {
		int result = 0;
		switch (type) {
		case WIDTH:
			result = (int) (size * widthRatio);
			break;
		case HEIGHT:
			 result = (int) (size * heightRatio);
			break;
		case DENSITY:
			result = (int) (size * densityRatio);
			break;
		}
		return result;
	}
}
内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储与模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
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