Braintree Android Drop-In SDK 使用教程
1. 项目介绍
Braintree Android Drop-In SDK 是一个开源的 Android 库,提供了一个现成的用户界面(UI),使开发者能够轻松地在 Android 应用中接受信用卡和替代支付方式(如 PayPal、Google Pay 等)。该 SDK 由 Braintree 开发和维护,旨在简化支付集成过程,减少开发者的负担。
2. 项目快速启动
2.1 添加依赖
首先,在项目的 build.gradle 文件中添加 Braintree Drop-In SDK 的依赖:
dependencies {
implementation 'com.braintreepayments.api:drop-in:6.16.0'
}
2.2 配置 Maven 仓库
此外,还需要在 build.gradle 文件中添加 Maven 仓库和凭证:
repositories {
maven {
url "https://cardinalcommerceprod.jfrog.io/artifactory/android"
credentials {
username 'braintree_team_sdk'
password 'AKCp8jQcoDy2hxSWhDAUQKXLDPDx6NYRkqrgFLRc3qDrayg6rrCbJpsKKyMwaykVL8FWusJpp'
}
}
}
2.3 启动 Drop-In UI
在应用中启动 Drop-In UI,首先创建一个 DropInRequest 对象,然后使用 DropInClient 启动 UI:
val dropInRequest = DropInRequest()
val dropInClient = DropInClient(this, "<#CLIENT_AUTHORIZATION#>")
dropInClient.setListener(this)
dropInClient.launchDropIn(dropInRequest)
2.4 处理结果
在 DropInListener 中处理支付结果:
override fun onDropInSuccess(result: DropInResult) {
// 使用结果更新 UI 并将支付方法 nonce 发送到服务器
val paymentMethodNonce = result.paymentMethodNonce.string
}
override fun onDropInFailure(error: Exception) {
// 处理错误
}
3. 应用案例和最佳实践
3.1 电商应用
在电商应用中,Braintree Drop-In SDK 可以用于处理用户的支付流程。通过集成该 SDK,开发者可以快速实现信用卡、PayPal 等支付方式的支持,提升用户体验。
3.2 订阅服务
对于提供订阅服务的应用,Braintree Drop-In SDK 可以用于管理用户的支付信息。开发者可以通过 SDK 获取用户的支付方法 nonce,并将其用于后续的订阅费用扣除。
3.3 最佳实践
- 本地化支持:Drop-In SDK 支持多种语言,开发者可以根据用户的地理位置选择合适的语言。
- 3D Secure 支持:通过配置
ThreeDSecureRequest,开发者可以启用 3D Secure 验证,提高支付安全性。
4. 典型生态项目
4.1 Braintree iOS Drop-In SDK
Braintree 还提供了 iOS 平台的 Drop-In SDK,开发者可以在 iOS 应用中使用类似的 UI 和功能,实现跨平台的支付体验。
4.2 Braintree Node.js SDK
对于后端开发,Braintree 提供了 Node.js SDK,开发者可以使用该 SDK 处理支付方法 nonce,并完成支付的最终确认。
4.3 Braintree Python SDK
Braintree 的 Python SDK 提供了与 Node.js SDK 类似的功能,适用于使用 Python 开发的后端服务。
通过这些生态项目,开发者可以构建一个完整的支付解决方案,从前端到后端无缝集成 Braintree 的支付服务。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00