MVVMJetpack 开源项目实战指南
项目介绍
MVVMJetpack 是一个基于 Google 的 Jetpack 组件实现的 MVVM(Model-View-ViewModel)架构示例项目。由开发者 Primary-hacker1 创建并维护,旨在通过 Kotlin 语言,结合 Flow、Navigation、Retrofit2、Room 和 Hilt 等2024年的热门开发组件,展现高效的安卓应用程序构建方式。此项目特别注重于规范化和标准化的开发实践,强调在复杂度可控的基础上提升开发效率,减少错误出现的可能性。
项目快速启动
要迅速开始你的 MVVMJetpack 之旅,请遵循以下步骤:
首先,确保你的开发环境已经安装好 Android Studio 和 Kotlin 插件。
步骤1: 克隆项目
在终端或者命令提示符输入以下命令克隆仓库到本地:
git clone https://github.com/Primary-hacker1/MVVMJetpack.git
步骤2: 导入项目
打开 Android Studio,选择 Open an existing Android Studio project,然后导航到你刚才克隆的目录并打开它。
步骤3: 解决依赖关系
如果遇到任何依赖问题,检查项目的 build.gradle 文件,并确保 Gradle 插件版本与你的Android Studio兼容。有时可能需要同步 Gradle 以解决所有依赖项。
步骤4: 运行应用
选择你要运行的应用目标设备(模拟器或连接的物理设备),点击运行按钮。
注:首次构建可能需要较长时间以下载所需依赖。
应用案例和最佳实践
在 MVVMJetpack 中,开发者通过横竖屏场景的不同布局展示了生命周期管理、ViewModel 保存状态、LiveData 数据绑定以及 Navigation 组件的有效运用。项目遵循“以简驭繁”的原则,利用少量代码完成复杂的界面和数据逻辑处理,比如在 ViewModel 层处理数据流,通过 LiveData 保持视图和数据的同步,展示了MVVM架构如何提升代码的可测试性和可维护性。
// 示例 ViewModel 中使用 LiveData
class SampleViewModel : ViewModel() {
private val _data = MutableLiveData<String>()
val data: LiveData<String> get() = _data
init {
_data.value = "Hello, MVVM!"
}
}
在视图层,你可以这样使用观察 LiveData:
viewModel.data.observe(this, Observer { text ->
textView.text = text
})
典型生态项目
除了 MVVMJetpack,另一个值得注意的项目是 KunMinX 的 Jetpack-MVVM-Best-Practice,它提供了更深入的理解,尤其是在正确实施视图控制器和标准化开发模式方面。这个项目同样强调了如何在实践中精简代码,同时覆盖广泛的最佳实践,是学习和应用 Jetpack MVVM 架构的宝贵资源。
通过这些项目的学习和实践,开发者能够更好地掌握 MVVM 架构在现代安卓开发中的强大功能,促进代码结构清晰、易于测试和维护的项目发展。
以上就是对 MVVMJetpack 开源项目的概览及其使用教程,希望能帮助您快速上手并深入了解 MVVM 架构在安卓开发中的应用。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00