Aniyomi扩展开发终极指南:从零开始创建自定义动漫源
想要为Aniyomi应用添加个性化的动漫和漫画源吗?这篇完整教程将带你深入了解Aniyomi扩展开发的全过程,从基础概念到实际编码,让你能够轻松创建自定义动漫源。😊
Aniyomi是一个强大的开源动漫和漫画阅读应用,支持通过扩展来添加各种在线动漫源。通过本教程,你将学会如何构建自己的扩展,为社区贡献更多优质内容。
🚀 Aniyomi扩展开发环境搭建
在开始开发之前,你需要准备以下开发环境:
必备工具清单:
- Android Studio或IntelliJ IDEA
- Kotlin开发环境
- Git版本控制工具
克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/an/aniyomi
项目核心架构主要分布在几个关键模块中,了解这些模块将帮助你更好地进行扩展开发。
📁 核心模块解析
Source API模块
source-api/src/commonMain/kotlin/eu/kanade/tachiyomi/source/online/HttpSource.kt 是扩展开发的基础类,提供了HTTP请求处理、数据解析等核心功能。
🛠️ 创建第一个自定义动漫源
1. 继承HttpSource类
创建你的第一个动漫源需要继承 HttpSource 抽象类。这个类位于 source-api/src/commonMain/kotlin/eu/kanade/tachiyomi/source/online/HttpSource.kt 中,是整个扩展开发的基石。
关键属性配置:
baseUrl: 网站基础URLversionId: 版本标识符headers: 请求头设置
2. 实现核心方法
你需要实现以下几个核心方法来构建完整的动漫源:
获取热门动漫:
override fun popularMangaRequest(page: Int): Request
override fun popularMangaParse(response: Response): MangasPage
搜索功能实现:
override fun searchMangaRequest(page: Int, query: String, filters: FilterList): Request
override fun searchMangaParse(response: Response): MangasPage
3. 数据处理与解析
Aniyomi扩展开发的核心在于数据解析。你需要熟悉HTML解析或JSON数据处理,根据目标网站的结构来提取动漫信息。
🔧 高级功能开发技巧
自定义过滤器
为你的动漫源添加筛选功能,让用户能够按类型、状态、年份等条件快速找到想要的动漫内容。
图片加载优化
确保动漫封面和章节图片能够高效加载,提供流畅的用户体验。
📊 调试与测试
在开发过程中,及时调试和测试至关重要:
调试工具:
- Android Studio调试器
- 网络请求监控
- 日志输出分析
🎯 最佳实践与注意事项
- 遵循API规范 - 严格按照Aniyomi扩展API要求进行开发
- 错误处理 - 完善的异常处理机制
- 性能优化 - 减少不必要的网络请求
- 用户体验 - 确保扩展的稳定性和响应速度
🚀 发布与分享
完成开发后,你可以将扩展打包并分享给其他Aniyomi用户。记得在发布前进行全面测试,确保功能完整且无重大bug。
💡 进阶学习资源
想要深入学习的开发者可以参考以下资源:
- 官方文档:docs/official.md
- 现有扩展源码分析
- 社区讨论与交流
通过本教程,你已经掌握了Aniyomi扩展开发的基础知识和实践技巧。现在就开始动手,为Aniyomi社区贡献你的第一个自定义动漫源吧!🎉
记住,优秀的扩展不仅功能完善,还要注重用户体验和性能优化。随着经验的积累,你将能够开发出更加复杂和强大的动漫源扩展。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
