Android TDD 实践指南:探索 `android-tdd-playground`
2024-08-25 19:11:41作者:俞予舒Fleming
1. 项目目录结构及介绍
android-tdd-playground 是一个遵循测试驱动开发(TDD)原则的Android应用示范项目。下面简述其主要目录结构及其重要性:
-
app: 核心应用程序模块,包含了所有的Activity、Fragment、以及业务逻辑相关的代码。
src/main/java: 存放主应用程序的Java源代码,按包结构组织。src/test/java: 测试代码的存放地,包括单元测试和一些简单的集成测试。res: 资源文件夹,存储布局文件、图片等资源。
-
build.gradle: 项目构建脚本,定义了项目的依赖和构建规则。
-
.travis.yml: 持续集成配置文件,用于Travis CI,自动化执行测试和部署流程。
-
README.md: 项目介绍和快速入门指南。
2. 项目启动文件介绍
在 android-tdd-playground 中,没有特定标记为"启动文件"的传统意义上的单一入口点,如在其他语言或框架中可能存在的main函数或App Delegate。然而,Android应用通常通过MainActivity.java开始它的生命周期,位于app/src/main/java/com/example/android_tdd_playground/MainActivity.java路径下。这是用户首次进入应用时加载的第一个Activity,因此可视为启动活动。
主要活动解析(示例)
-
package com.example.android_tdd_playground; import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity; ... public class MainActivity extends AppCompatActivity { @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); // 设置初始布局 // 应用程序初始化代码可能会放在这里 } }
3. 项目的配置文件介绍
build.gradle (Module: app)
此文件控制项目构建的配置,例如依赖项、编译选项等。一个典型的例子包括添加Android测试框架的依赖:
dependencies {
implementation 'com.android.support:appcompat-v7:XX.X.X'
testImplementation 'junit:junit:4.+'
androidTestImplementation 'com.android.support.test:runner:1.0.2'
androidTestImplementation 'com.android.support.test.espresso:espresso-core:3.0.2'
}
.travis.yml
用于持续集成服务Travis CI的配置,它自动化测试流程,每当代码推送到GitHub时执行。示例配置可能包含如下指令:
language: android
android:
components:
- tools
- build-tools-XX.X.X
- android-XX
- extra-android-m2repository
script:
- ./gradlew assembleDebug testDebugUnitTest
以上内容构成了对android-tdd-playground项目关键要素的基本解读。开发者应参考项目文档和源码进一步深入了解细节。
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660