教你如何使用android studio发布release 版本(完整版)

本文详细介绍如何在Android Studio中创建并发布Release版本的应用程序,包括密钥库(.jks)的生成与配置、构建流程的自动签署设置等关键步骤。

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想必还有人对如何在android studio (以下简称as)发布release版本的app而狂刷百度吧?都是过来人,我很理解这种心情,百度到的基本是半成品,为什么这么说呢?百度一下,你就知道偷笑,好了,不废话了,下面奉上完整的教程。

一、前提

发布release 版本,首先,的需要保证当前的app没有bug、可以正式发布了,嘿嘿,就是这样~~

二.、准备jks

.jks即密钥库,是一种包含一个或多个私钥的二进制文件,只要记住,他就相当于人的指纹一样重要就行了。切记!必须在应用的整个生命周期内使用相同的证书,以便用户能够以应用更新的形式安装新版本。我们来看看如何在as中创建密钥库。
首先,在菜单栏中,点击 Build > Generate Signed APK。出现如下对话框


点击create new....如果有了就直接choose 好了。
点击后会让你创建一个密钥库,如下图

对上面的图,稍作讲解
密钥库

Key store path:选择创建密钥库的位置 + 密钥库名字+jks。

Password:为您的密钥库创建并确认一个安全的密码。

密钥

Alias:为您的密钥输入一个标识名。

Password:为您的密钥创建并确认一个安全的密码。此密码应当与您为密钥库选择的密码不同

Validity (years):以年为单位设置密钥的有效时长。密钥的有效期应至少为 25 年,以便您可以在应用的整个生命期内使用相同的密钥签署应用更新。默认为25

Certificate:为证书输入一些关于您自己的信息。此信息不会显示在应用中,但会作为 APK 的一部分包含在您的证书中。

一定要把两个密码记住、一定要把两个密码记住、一定要把两个密码记住点,重要的事情说三遍,我为了简单,两个密码是一致的,但为了安全起见,最好不要一样。填完,击ok即可,这个时候会在相应的文件下生成demo.jks(我的),紧接着会回到下面的界面,点击next-->finish


三、配置构建流程以自动签署您的 APK

1.在 Project 窗口中,右键点击您的应用并点击 Open Module Settings。
2.在 Project Structure 窗口左面板中的 Modules 下,点击您想要签署的模块。
3.点击 Signing 标签,然后点击 ‘+’ 。
4.选择您的密钥库文件,为此签署配置输入一个名称(随意起一个),然后输入所需的信息。



如图,找到上面创建的密钥库,并输入密钥库的密码,以及密钥密码


然后,点击 Build Types 标签,点击 release 构建,在 Signing Config 下,选择您刚创建的签署配置。点击OK


现在,在您每一次使用 Android Studio 构建发布构建时,IDE 都会使用您指定的签署配置自动签署 APK。

四、发布release版本

顺利走完上面的步骤,那么离发布release版本就差一键了偷笑,首先,修改发布版本,在as的左下角,修改build variant为release,接着,run即可,这个时候在项目下面的app\build\outputs\apk下就可以看到release版本的apk了,good lucky~~


五、签署注意事项
在应用的预期生命周期内,您应使用相同证书签署所有 APK。这么做的原因有多个:
应用升级:
当系统安装应用的更新时,它会比较新版本和现有版本中的证书。如果证书匹配,则系统允许更新。如果您使用不同的证书签署新版本,则必须为应用分配另一个软件包名称 - 在此情况下,用户将新版本作为全新应用安装。
应用模块化:
Android 允许通过相同证书签署的多个 APK 在同一个进程中运行(如果应用请求这样),以便系统将它们视为单个应用。通过此方式,您可以在模块中部署您的应用,且用户可以独立更新每个模块。
通过权限共享代码/数据:
Android 提供基于签名的权限执行,以便应用可以将功能展示给使用指定证书签署的另一应用。通过使用同一个证书签署多个 APK 并使用基于签名的权限检查功能,您的应用可采用安全的方式共享代码和数据。

注:本文参照android studio 指南传送门,有兴趣的读者也可以直接查看
### 如何将YOLO与PyQt结合使用 为了实现YOLO与PyQt的集成,可以按照以下方法构建应用程序: #### 1. 安装依赖库 确保安装了必要的Python包。这通常包括`opencv-python`用于图像处理以及`torch`和`tqdm`等其他可能需要的机器学习框架。 ```bash pip install opencv-python torch tqdm pyqt5 ``` #### 2. 加载并配置YOLO模型 加载预训练好的YOLO权重文件,并设置好检测参数。这部分代码可以从官方GitHub仓库获取或者基于已有的YOLO版本调整[^1]。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model ``` #### 3. 创建PyQt界面 设计图形用户界面(GUI),允许用户选择视频源或图片路径作为输入给YOLO进行目标识别。这里展示了一个简单的窗口布局例子[^2]。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QLineEdit class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection") layout = QVBoxLayout() label = QLabel("Enter image path:") line_edit = QLineEdit() button = QPushButton("Detect Objects!") layout.addWidget(label) layout.addWidget(line_edit) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) ``` #### 4. 实现对象检测逻辑 当点击按钮时触发事件处理器,在其中调用YOLO来进行预测并将结果显示出来。注意要处理不同类型的媒体数据(如摄像头流、本地文件)[^3]。 ```python def on_button_clicked(self): img_path = self.line_edit.text() # Get input from user results = model(img_path) # Perform inference using loaded model res_plotted = results[0].plot() # Plot bounding boxes over detected objects cv2.imshow("Detected Image", res_plotted) # Show result in a window cv2.waitKey(0) button.clicked.connect(on_button_clicked) ``` 以上就是基本的工作流程;当然实际项目可能会更复杂一些,比如还需要考虑多线程运行以提高性能等问题。对于具体细节上的差异,则取决于所选用的具体YOLO变体及其对应的API接口文档说明[^4]。
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