Android Weekly Notes Issue #249

Android Weekly Issue #249

March 19th, 2017
Android Weekly Issue #249

本期内容包括: 一个设计的实现Demo讨论; Kotlin的Coroutines可能还是没有RxJava好用; 在构建SDK/Libraries时需要注意的事项; 如何用OpenGL和JBox2D实现一个好看的多气泡选择器效果;
网络请求中Etag, If-Modified-Since的工作原理和用OkHttp的客户端实现; 用ClassyShark导出类型分析; 指纹认证实现代码; MVI模式对调试带来的好处; 用TensorFlow做一个图像识别处理器.

ARTICLES & TUTORIALS

From design to Android

作者想建立一个项目, 把从Dribbble和MaterialUp上看到的一些设计实现出来, 再讲解一些实现细节和UI/UX的tips等.

本文是此系列文章的第一篇, 选择的设计是preferred-date-and-time, 实现的demo在这里:from_design_to_android_part1.

实现中涉及到的点: Bottom Sheets; ConstraintLayout和其中的链式约束Chains; ViewSwitcher; Databinding; Scene和Transition.

Why Im Skeptical about Kotlin Coroutines

Kotlin为了处理异步发布了Coroutines特性, 本文作者对Coroutines持怀疑态度, 认为RxJava的方式更好.

首先, Observables为我们要处理的问题建立了很好的模型, 但coroutines并没有起到这样的作用. (coroutines只是把异步的操作写成了看起来顺序的样子, 同时不阻塞主线程.)

其次, Observables让我们在同步和异步数据上都可以进行同等的抽象, 而coroutines的同步处理和异步处理明显不同.

最后, Observables让我们在更高的抽象层中工作, 比如对元素进行遍历处理的.map().

当然, 本文并不是说Coroutines一无是处, 它肯定是有自己的用处的, 但是作者只是持怀疑态度, 觉得它的地位远不及RxJava.

Things I wish I knew when I started building Android SDK/Libraries

当你遇到一个问题并且解决了, 有时候你会把解决方案作为一个库发布出去.

作者发布了一些库Android Libraries, 他提出了一些基本的问题和几个应该注意的点.

为什么要创建这个库呢?

如果已经有现成的解决方案, 尝试使用已有的方案, 或者给已有的库提Pull Request. 如果没有解决方案, 好吧, 那创建自己的库吧.

你的artifacts可选的类型是什么?

Library Project: 直接项目引用.
JAR: 包含了Java class文件和metadata.
AAR: 除了Java class文件, 还包含了Android的资源和manifest.

你的库放在哪里?

本地.
私有的代码库.
公有的代码库: Maven Central, Jcenter or JitPack.

(每一种方式都有教程链接).

上面三个基本问题说完了, 在建立这个库的时候还有一些注意事项:

避免多个参数

参数最好不要多于三个, 可以用setter或者Builder模式来解决.

容易使用

直观: 任何发生在库里的行为, 最好有一些反馈, 比如打印出logs或者显示在UI上.
一致性: 遵从semantic versioning.
容易使用, 不容易滥用. 最好一眼能看出它的用途. public的方法应该有足够的验证, 确保用户不会滥用. 当不存在依赖关系时, 提供默认值并处理场景.

最小化权限

尽量少地要求权限, 可以发送Intent让更专业的应用帮你做一些处理然后返回结果. 根据权限的获取情况来使能你的feature, 不要仅因为没有权限就crash.

你也可以提供一些不需要权限的fallback的实现, 让库的使用者去获取权限.

最小化要求

有时候我们需要设备具有某项功能, 比如蓝牙.
这时候就需要在manifest中写uses-feature.

如果我们在库中这样写, 它会被merge进应用的manifest, 在Play Store上, 整个应用对无蓝牙的设备都变为不显示. 这样只是引入了一个库, 却失去了一部分用户, 这肯定不是我们所希望看到的.

解决方案就是: 不要写在manifest里, 换为在代码中动态检查. 对于不支持的情况, 库可以关掉这个功能, 提供fallback的实现.

支持不同的版本

如果你有一个特定版本才支持的功能, 应该做版本检查, 然后对于更低的版本关掉它.

Production版本不要打log

不要悄悄crash, 另外fail fast

遇到崩溃时应该总是输出错误信息.
如果你不想在production输出任何log, 你至少应该提供flag, 让初始化的时候可以使能它.

如果你的库遇到异常, 应该立即失败, 想开发者输出Exception, 而不是卡在那里. 要避免写出会阻塞主线程的代码.

优雅地处理错误

当你的库出错的时候, 尽量做检查, 使得代码不会让整个应用崩溃, 而是只有你的库提供的功能被关闭了.

捕获特定的exceptions

处理不良的网络连接

如果你的库中有网络请求, 请处理网络连接不良的情况.

如果有可能, 批处理你的网络请求, 这会节约很多电量. 看这里.

使用FlatBuffers而不是json或xml, 来减小网络请求的数据量.

更多的网络优化看这里: Reducing Network Battery Drain.

尽量不要依赖很大的库

主要是因为方法数的限制.

不要依赖你不需要的库

除了不依赖没有用到的库, 还可以把添加依赖的选择权留给你的用户.

让用户来选择性地添加你依赖的库, 如果他选择不添加, 你的相关feature可以关闭.

可以这样实现:

private boolean hasOKHttpOnClasspath() {
   try {
       Class.forName("com.squareup.okhttp3.OkHttpClient");
       return true;
   } catch (ClassNotFoundException ex) {
       ex.printStackTrace();
   }
   return false;
}

而你添加的时候可以这样:

dependencies {
   // for gradle version 2.12 and below
   provided 'com.squareup.okhttp3:okhttp:3.6.0'
   // or for gradle version 2.12+
   compileOnly 'com.squareup.okhttp3:okhttp:3.6.0'
}

但是这种只能用于纯Java的依赖, 如果是aar就不行.

不要拖慢启动时间

在应用启动初始化你的库时, 不要花太多时间.

两种解决方案: 一种是新启一个线程来做初始化; 另一种是到使用之前才进行初始化.

删除功能的时候要优雅

升级版本的时候, 不要删除public的方法.
可以把方法标记为@Deprecated, 然后在未来的版本中慢慢删除它.

让你的代码可测试

使用mock来测试你的代码, 在代码中国避免final的类和static的方法.

写代码的时候public的API用接口, 这样更容易更换实现, 更好测试.

文档记录所有的事

包括如何使用你的库, 库中每一个feature都是什么.

Repo根目录有一个Readme.
所有的public方法应该有javadoc注释. 说明目的, 参数, 返回值.
有一个sample app, 展示如何使用你的库.
在你的release界面, 确保有一个详尽的change log.

提供一个最简单的sample

越简单越容易让人明白.

考虑加一个Licence

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How to Create a Bubble Selection Animation on Android

作者他们想要在Android上实现Apple music中的选择气泡效果.

这种动画效果用于让用户在一系列的选择项中做出选择, 气泡自由浮动, 一旦被选中就会变大一点.

作者选择的是用Kotlin, OpenGL和JBox2D(物理引擎).

详细介绍的内容包括: 如何用GLSL写vertex shader和fragment shader; 如何贴图; 用JBox2D来实现气泡的动画(需要自己实现重力); 检测用户手势移动气泡; 发现用户点击的气泡.

项目在Github: Bubble-Picker.

Reducing networking footprint with OkHttp, Etags and If-Modified-Since

If-Modified-Since和Last-Modified

Header中使用了If-Modified-Since和Last-Modified, 如果两次请求之间内容并未改变, 第二次, server就会返回304 NOT MODIFIED, 并且响应不含body.

If-Modified-Since and Last-Modified

Etag和If-None-Match

Etag工作的原理类似, 它实现起来不容易出错, 但是需要server跑一个完整的查询, 并且每次都创建一个hash.

Etag and if-none-match

server将会在返回response之前根据响应内容创建一个hash, 然后把它作为Etag header; 客户端在做下一次请求时, 把这个Etag作为If-None-Match header发给server. 客户端在准备下一个响应的时候, 比较新的hash和请求中发来的是否相同, 如果相同, 则返回无内容的304 NOT MODIFIED.

客户端实现

如果你使用了Retrofit2, 或OkHttp3, 在客户端使能Last-Modified或Etags是很容易的:

private final static int CACHE_SIZE_BYTES = 1024 * 1024 * 2;
...
OkHttpClient.Builder builder = new OkHttpClient().newBuilder();
builder.cache(new Cache(context.getCacheDir(), CACHE_SIZE_BYTES));
...

根据server的响应, Last-Modified或Etags将会自动启用.

如果你还想减少处理的时间:

减少处理:
在304状态下, Retrofit2和OkHttp3将会假装这个响应和上一次的相同, 所以被缓存的响应会被返回, 你可以检测响应返回值, 如果是304就不做处理.
但是有时候你可能需要每次都重新parse, 这就不用检查HTTP_NOT_MODIFIED了, 看你的需要.

注意在Retrofit2中要用raw()中的response来检查, 因为response.networkResponse().code()返回的是被缓存了的状态值:

if (response.isSuccessful() &&
    response.raw().networkResponse() != null &&
    response.raw().networkResponse().code() ==
           HttpURLConnection.HTTP_NOT_MODIFIED) {
    // not modified, no need to do anything.
    return;
}
// parse response here

问题解决

如果你的Etag或Last-Modified不工作.

检查你的Headers.

可以用Stetho或OkHttp logging interceptor来检查你的headers.

正确的输出是这样:

Cache-Control: private, must-revalidate

所有请求和响应的Last-Modified和Etag headers都会被显示出来.

同时使用Etags和Last-Modified.

OkHttp3会按照严格的顺序检查cache headers:

1.如果上一个响应包含Etag, 那么同样的Etag值将会被加在下一个请求的If-Not-Match中.
2.如果第一点不满足, 但上一个响应包含Last-Modified, 那么这个值将会被记载下一个请求的If-Modified-Since中.

所以如果同时使用了两种, Etag会屏蔽Last-Modified.

Exporting types from Android app using ClassyShark

如何导出ClassyShark的类型分析.

Fingerprint authentication

一个指纹认证的代码例子.

Reactive Apps with MVI - Part 5

MVI模式系列文章第五篇.

之前在第一篇讲过单向数据流的重要性, 应用状态应该由业务逻辑驱动. 本篇我们将看到这样做带来的好处: 调试程序变得简单了.

我们经常会遇到无法复现的bug, 这往往是因为你只知道崩溃栈, 却不知道用户在出现这个bug之前的实际状态.

当我们用MVI的时候, 我们可以把每次用户激发的intent和model(也即状态)都打出log(用Crashlytics或者其他工具).
这样做以后, 我们从收集到的log中不仅能看到崩溃前最近的状态, 还能看到用户的整个操作历史.

而且用户的应用状态截图都被当做json发送过来, 我们可以拿到任何状态当做我们的初始状态.

这样做以后, 不仅复现崩溃更加容易, 我们还可以利用这些序列化的状态来写一些回归测试.

这样做也是有缺点的: 状态的序列化需要额外花费一些毫秒; 崩溃时传递的数据量增大了; 对用户的敏感信息, 要么忽略, 会导致信息不完整; 要么加密, 那就会需要更多的处理时间.

Add some machine learning to your apps, with TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习的库, 由Google开发.

一个简单快速的开始方法就是用TensorFlow来建立一个图像分类器. 相对于使用Google’s Cloud Vision API来说, 我们可以做一个离线和简化版本, 在Android设备上检测和识别图像中物体.

本篇文章中, 我们会创建一个app, 来识别游戏中的角色.

官方有一个Demo, 如果你要跑它, 你需要安装NDK和Bazel.

作者创建了这个Repo, 可以直接clone下来build, 更快.

不管你选择哪种方式, 能够运行之后, 这个sample使用了Inception, 一个提前训练好的可以检测1000个物体的model.

之后作者重新下载了一些图片, 对Inception进行了重新训练, 优化, 最后导入新的model并运行, 文中详细记录了过程.

会员力量，点亮园子希望

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stay foolish.