和微信团队一起优化APK:AndResGuardCompat完全攻略
2024-09-12 15:24:00作者:尤峻淳Whitney
项目介绍
AndResGuardCompat 是由微信团队贡献的一个开源项目,专注于Android资源文件的优化与保护。类似于Java代码的ProGuard,AndResGuardCompat专门处理资源文件,通过对资源文件的重命名和压缩,大幅减少APK的大小,提升应用性能。它支持自定义混淆规则,可以有效防止逆向分析,同时利用7zip进行最终的APK打包,进一步压缩文件体积。适用于任何希望优化其Android应用大小和安全性的开发者。
项目快速启动
环境需求
- 支持Windows, Linux, Mac OS
- 推荐使用7zip在Linux或Mac上以获得更高压缩比率
快速集成步骤
使用Gradle
- 添加依赖: 在你的项目级
build.gradle文件中加入AndResGuard-Gradle插件。buildscript { repositories { jcenter() google() } dependencies { classpath 'com.tencent.mm:AndResGuard-gradle-plugin:1.2.21' } } - 应用插件: 在app模块的
build.gradle文件中应用插件。apply plugin: 'AndResGuard' - 配置AndResGuard:
在app模块的
build.gradle文件中添加AndResGuard的相关配置。andResGuard { use7zip = true useSign = true // 更多功能配置... } - 执行任务:
构建时执行资源混淆任务,可通过Android Studio的Gradle视图或者终端命令行完成。
./gradlew resguardRelease
注意事项
- 对于初次使用,可能需调整特定配置以适应已有项目。
- 确保所有需要通过
getIdentifier访问的资源都在白名单中。
应用案例和最佳实践
- 资源混淆保护: 自动重命名资源,使逆向工程更困难,增强应用安全性。
- APK大小优化: 默认启用7zip压缩,显著缩小APK体积,改善下载体验。
- 白名单策略: 精确控制哪些资源不应被混淆,确保第三方库和关键功能不受影响。
- 保留原始路径选项: 当需要保持资源加载逻辑不变时,可通过映射文件实现路径的特殊保留。
典型生态项目
AndResGuardCompat不仅适用于标准Android应用程序,也非常适合那些对体积敏感和注重安全性的项目,如金融、社交应用。结合持续集成(CI)流程,可以在每次构建过程中自动化资源混淆和压缩步骤,保证生产环境的APK始终是最优状态。
在微创新时代,AndResGuardCompat已经成为众多开发者武器库中的必备工具,特别是对于那些在Google Play Store上追求高效更新和最小化下载体验的应用来说,它的价值不可估量。
此文档仅提供了一个快速概览,详细的配置项和高级使用方式,请参考AndResGuardCompat的GitHub主页和官方文档。记得,在实施任何更改之前,备份您的项目,并在测试环境中充分验证配置的效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
670
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322