Azure Mobile Services 开源项目教程
1. 项目介绍
Azure Mobile Services 是一个已被弃用的项目,现已被 Azure App Service Mobile Apps 所取代。该项目旨在为移动应用提供后端服务,支持 iOS、Android、Windows 等多个平台。尽管该项目已被弃用,但其源代码仍然可以在 GitHub 上找到,并且对于理解移动后端服务的实现方式仍然具有一定的参考价值。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,你需要从 GitHub 上克隆 Azure Mobile Services 的源代码:
git clone https://github.com/WindowsAzure/azure-mobile-services.git
cd azure-mobile-services
2.2 构建项目
2.2.1 iOS 客户端 SDK
-
打开 Xcode,加载项目文件:
open sdk/iOS/WindowsAzureMobileServices.xcodeproj -
设置活动方案为
Framework\iOS Device,然后使用Command-B构建项目。 -
将生成的
WindowsAzureMobileServices.framework拖放到你的 iOS 应用项目的Frameworks文件夹中。
2.2.2 Android 客户端 SDK
-
使用 Android Studio 打开项目:
open sdk/android -
项目会自动构建。如果未自动构建,右键点击
sdk文件夹并选择Make Module 'sdk'。 -
生成的
sdk-release.aar文件位于sdk/android/src/sdk/build/outputs/aar目录下。
2.3 运行测试
2.3.1 iOS 测试
-
在 Xcode 中打开测试项目:
open sdk/iOS/WindowsAzureMobileServices.xcodeproj -
设置活动方案为
WindowsAzureMobileServices* Simulator。 -
在
settings.plist文件中设置TestAppUrl和TestAppApplicationKey。 -
使用
Command-U运行测试。
2.3.2 Android 测试
-
在 Android Studio 中打开测试项目:
open sdk/android -
右键点击
sdk.testapp文件夹,选择Run 'Tests in com.microsoft.windowsazure.mobileservices.sdk.testapp'。
3. 应用案例和最佳实践
尽管 Azure Mobile Services 已被弃用,但其在移动应用后端服务的设计和实现上仍然具有一定的参考价值。以下是一些应用案例和最佳实践:
- 多平台支持:Azure Mobile Services 支持 iOS、Android 和 Windows 等多个平台,展示了如何为不同平台提供一致的后端服务。
- 模块化设计:项目采用模块化设计,便于扩展和维护。
- 测试驱动开发:项目包含详细的测试用例,展示了如何通过测试驱动开发来保证代码质量。
4. 典型生态项目
Azure Mobile Services 已被 Azure App Service Mobile Apps 所取代,后者提供了更强大的功能和更好的性能。以下是一些与 Azure Mobile Services 相关的生态项目:
- Azure App Service Mobile Apps:Azure Mobile Services 的继任者,提供了更丰富的功能和更好的性能。
- Azure Functions:用于构建无服务器应用程序,可以与 Mobile Apps 结合使用,提供更灵活的后端服务。
- Azure Cosmos DB:用于存储和管理数据,支持多种数据模型,适合与 Mobile Apps 结合使用。
通过学习和参考 Azure Mobile Services 的源代码和设计思路,开发者可以更好地理解和使用 Azure App Service Mobile Apps 等现代移动后端服务。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C084
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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