Android干净架构模板项目指南
项目介绍
Android Clean Architecture Boilerplate 是一个基于清洁架构的安卓样板工程。它完全采用Kotlin编写,旨在简化开发流程,提高系统的可维护性和扩展性。该项目不仅适用于希望快速启动新项目并遵循clean architecture原则的开发者,也适用于想要了解如何在实际项目中实施模块化和清洁架构的团队。作者通过此示例展示了一个结构清晰、测试驱动的开发范例,尽管对小型或简单的项目来说可能显得有些过度设计,但对于追求高内聚低耦合的应用程序来说则是理想之选。
项目快速启动
要迅速启动并运行这个项目,确保你的系统已安装Node.js。随后,通过以下步骤来创建你的新应用:
安装依赖
首先,在命令行中执行以下命令以安装Yeoman及其特定于Android Clean Architecture的生成器:
npm install -g yo
npm install -g generator-android-clean-architecture-boilerplate
创建新项目
接下来,准备你的项目目录并运行生成器:
mkdir MyNewApp
cd MyNewApp
yo android-clean-architecture-boilerplate
这段命令将引导你完成配置过程,并自动生成符合清洁架构的安卓项目结构。
应用案例和最佳实践
清洁架构强调分层(如Presentation、Domain、Data层)和组件之间的松耦合。在这个项目中,你可以学习到:
- 领域驱动设计(DDD)的适用:如何在Android项目中划分边界上下文。
- 依赖倒置原则(DIP):高层次模块不应该依赖于低层次模块,二者都应该依赖于抽象。
- 接口隔离原则(ISP):客户端不应被强迫依赖于它不需要的方法。
在实际应用中,这种架构使项目更易于单元测试和长期维护,因为业务逻辑和UI可以独立发展。
典型生态项目
对于深入探索Android生态中的清洁架构,推荐参考额外的开源项目和工具,比如Android Jetpack, 特别是其提供的ViewModel和Lifecycle库,这些都与清洁架构的理念相辅相成。结合使用这些现代框架,可以使你的应用更加健壮,同时也保持了架构的纯净。
在进行项目开发时,持续关注社区的最佳实践分享和相关博客文章,比如Arundhati Gupta在Medium上的文章,这些资源能够提供实现细节和实战经验。
以上就是关于Android Clean Architecture Boilerplate的基本指南,利用这个开源项目作为起点,可以帮助开发者理解并实现更加结构化的软件设计方法。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









