Braintree Android Drop-In 项目教程
2024-09-28 15:52:18作者:咎竹峻Karen
1. 项目目录结构及介绍
Braintree Android Drop-In 项目的目录结构如下:
braintree-android-drop-in/
├── Demo/
├── Drop-In/
├── docs/
├── gradle/
├── screenshots/
├── script/
├── vendor/
├── .gitignore
├── ACKNOWLEDGEMENTS.md
├── CHANGELOG.md
├── CONTRIBUTING.md
├── DEVELOPMENT.md
├── LICENSE
├── README.md
├── build.gradle
├── ci
├── gradle.properties
├── gradlew
├── gradlew.bat
├── settings.gradle
└── v6_MIGRATION_GUIDE.md
目录介绍:
- Demo/: 包含项目的演示代码。
- Drop-In/: 包含 Drop-In UI 的核心代码。
- docs/: 包含项目的文档文件。
- gradle/: 包含 Gradle 构建系统的相关文件。
- screenshots/: 包含项目的截图文件。
- script/: 包含项目的脚本文件。
- vendor/: 包含第三方依赖库。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- ACKNOWLEDGEMENTS.md: 致谢文件。
- CHANGELOG.md: 项目变更日志。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- DEVELOPMENT.md: 开发指南。
- LICENSE: 项目许可证。
- README.md: 项目自述文件。
- build.gradle: 项目构建配置文件。
- ci: 持续集成配置文件。
- gradle.properties: Gradle 属性配置文件。
- gradlew: Gradle 包装器脚本。
- gradlew.bat: Gradle 包装器批处理脚本。
- settings.gradle: Gradle 设置文件。
- v6_MIGRATION_GUIDE.md: 版本 6 迁移指南。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件主要是 Demo/
目录下的文件,这些文件用于演示如何启动和使用 Braintree Drop-In UI。
主要启动文件:
- Demo/MainActivity.kt: 这是演示应用的主活动文件,负责初始化和启动 Drop-In UI。
// Demo/MainActivity.kt
class MainActivity : AppCompatActivity() {
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(R.layout.activity_main)
// 初始化 Drop-In UI
val dropInRequest = DropInRequest()
val dropInClient = DropInClient(this, "<#CLIENT_AUTHORIZATION#>")
dropInClient.setListener(this)
dropInClient.launchDropIn(dropInRequest)
}
}
3. 项目的配置文件介绍
3.1 build.gradle
项目的构建配置文件 build.gradle
包含了项目的依赖和构建配置。
// build.gradle
dependencies {
implementation 'com.braintreepayments.api:drop-in:6.16.0'
}
repositories {
maven {
url "https://cardinalcommerceprod.jfrog.io/artifactory/android"
credentials {
username 'braintree_team_sdk'
password 'AKCp8jQcoDy2hxSWhDAUQKXLDPDx6NYRkqrgFLRc3qDrayg6rrCbJpsKKyMwaykVL8FWusJpp'
}
}
}
3.2 gradle.properties
Gradle 属性配置文件 gradle.properties
包含了项目的全局属性配置。
# gradle.properties
org.gradle.jvmargs=-Xmx2048m -Dfile.encoding=UTF-8
3.3 settings.gradle
Gradle 设置文件 settings.gradle
包含了项目的模块配置。
// settings.gradle
include ':app'
通过以上配置文件,可以确保项目正确构建和运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
212
287

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
527
116

🎉 (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
987
583

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
148
197

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
47
0

ArkUI-X adaptation to Android | ArkUI-X支持Android平台的适配层
C++
39
55

ArkUI-X adaptation to iOS | ArkUI-X支持iOS平台的适配层
Objective-C++
19
44