android 美团抽屉,美团Android自动化之旅—适配渠道包

文章介绍了美团Android客户端使用Gradle flavor进行渠道适配的方法。随着渠道增多,不同渠道对应用要求不同,以往创建Git分支适配的方式在渠道多时效率低。文中通过使用不同包名、控制自动更新、修改应用名、引入第三方SDK等案例,展示了Gradle flavor在适配中的应用,解决了繁杂的适配工作。

概述

前一篇文章(美团Android自动化之旅—生成渠道包)介绍了Android中几种生成渠道包的方式,基本解决了打包慢的问题。

但是,随着渠道越来越多,不同渠道对应用的要求也不尽相同。例如,有的渠道要求美团客户端的应用名为美团,有的渠道要求应用名为美团团购。又比如,有些渠道要求应用不能使用第三方统计工具(如flurry)。总之,每次打包都需要对这些渠道进行适配。

之前的做法是为每个需要适配的渠道创建一个Git分支,发版时再切换到相应的分支,并合并主分支的代码。适配的渠道比较少的话这种方式还可以接受,如果分支比较多,对开发人员来说简直就是噩梦。还好,自从有了Gradle flavor,一切都变得简单了。本文假定读者使用过Gradle,如果还不了解建议先阅读相关文档。

Flavor

先来看build.gradle文件中的一段代码:android {

....

productFlavors {

flavor1 {

minSdkVersion 14

}

}

}

上例定义了一个flavor:flavor1,并指定了应用的minSdkVersion为14(当然还可以配置更多的属性,具体可参考相关文档)。与此同时,Gradle还会为该flavor关联对应的sourceSet,默认位置为src/目录,对应到本例就是src/flavor1。

接下来,要做的就是根据具体的需求在build.gradle文件中配置flavor,并添加必要的代码和资源文件。以flavor1为例,运行gradle assembleFlavor1命令既可生成所需的适配包。下面主要介绍美团团购Android客户端的一些适配案例。

案例

使用不同的包名

美团团购Android客户端之前有两个版本:手机版(com.meituan.group)和hd版(com.meituan.group.hd),两个版本使用了不同的代码。目前hd版对应的代码已不再维护,希望能直接使用手机版的代码。解决该问题可以有多种方法,不过使用flavor相对比较简单,示例如下:productFlavors {

hd {

applicationId "com.meituan.group.hd"

}

}

上面的代码添加了一个名为hd的flavor,并指定了应用的包名为com.meituan.group.hd,运行gradle assembleHd命令即可生成hd适配包。

控制是否自动更新

美团团购Android客户端在启动时会默认检查客户端是否有更新,如果有更新就会提示用户下载。但是有些渠道和应用市场不允许这种默认行为,所以在适配这些渠道时需要禁止自动更新功能。

解决的思路是提供一个配置字段,应用启动的时候检查该字段的值以决定是否开启自动更新功能。使用flavor可以完美的解决这类问题。

Gradle会在generateSources阶段为flavor生成一个BuildConfig.java文件。BuildConfig类默认提供了一些常量字段,比如应用的版本名(VERSION_NAME),应用的包名(PACKAGE_NAME)等。更强大的是,开发者还可以添加自定义的一些字段。下面的示例假设wandoujia市场默认禁止自动更新功能:android {

defaultConfig {

buildConfigField "boolean", "AUTO_UPDATES", "true"

}

productFlavors {

wandoujia {

buildConfigField "boolean", "AUTO_UPDATES", "false"

}

}

}

上面的代码会在BuildConfig类中生成AUTO_UPDATES布尔常量,默认值为true,在使用wandoujia flavor时,该值会被设置成false。接下来就可以在代码中使用AUTO_UPDATES常量来判断是否开启自动更新功能了。最后,运行gradle assembleWandoujia命令即可生成默认不开启自动升级功能的渠道包,是不是很简单。

使用不同的应用名

最常见的一类适配是修改应用的资源。例如,美团团购Android客户端的应用名是美团,但有的渠道需要把应用名修改为美团团购;还有,客户端经常会和一些应用分发市场合作,需要在应用的启动界面中加上第三方市场的Logo,类似这类适配形式还有很多。

Gradle在构建应用时,会优先使用flavor所属dataSet中的同名资源。所以,解决思路就是在flavor的dataSet中添加同名的字符串资源,以覆盖默认的资源。下面以适配wandoujia渠道的应用名为美团团购为例进行介绍。

首先,在build.gradle配置文件中添加如下flavor:android {

productFlavors {

wandoujia {

}

}

}

上面的配置会默认src/wandoujia目录为wandoujia flavor的dataSet。

接下来,在src目录内创建wandoujia目录,并添加如下应用名字符串资源(src/wandoujia/res/values/appname.xml):

美团团购

默认的应用名字符串资源如下(src/main/res/values/strings.xml):

美团

最后,运行gradle assembleWandoujia命令即可生成应用名为美团团购的应用了。

使用第三方SDK

某些渠道会要求客户端嵌入第三方SDK来满足特定的适配需求。比如360应用市场要求美团团购Android客户端的精品应用模块使用他们提供的SDK。问题的难点在于如何只为特定的渠道添加SDK,其他渠道不引入该SDK。使用flavor可以很好的解决这个问题,下面以为qihu360 flavor引入com.qihoo360.union.sdk:union:1.0 SDK为例进行说明:android {

productFlavors {

qihu360 {

}

}

}

...

dependencies {

provided 'com.qihoo360.union.sdk:union:1.0'

qihu360Compile 'com.qihoo360.union.sdk:union:1.0'

}

上例添加了名为qihu360的flavor,并且指定编译和运行时都依赖com.qihoo360.union.sdk:union:1.0。而其他渠道只是在构建的时候依赖该SDK,打包的时候并不会添加它。

接下来,需要在代码中使用反射技术判断应用程序是否添加了该SDK,从而决定是否要显示360 SDK提供的精品应用。部分代码如下:class MyActivity extends Activity {

private boolean useQihuSdk;

@override

public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

try {

Class.forName("com.qihoo360.union.sdk.UnionManager");

useQihuSdk = true;

} catch (ClassNotFoundException ignored) {

}

}

}

最后,运行gradle assembleQihu360命令即可生成包含360精品应用模块的渠道包了。

总结

适配是一项dirty工作,尤其是适配的渠道比较多的时候。上面介绍了几种使用Gradle flavor进行适配的例子,基本解决了繁杂的适配工作。

参考资料

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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