React Native Image Picker 在 Android 34 目标版本下的兼容性问题解析
2025-05-27 07:10:15作者:何举烈Damon
在 React Native 生态系统中,react-native-image-picker 是一个广泛使用的图片选择库。近期随着 Android 平台要求应用目标版本升级至 34(Android 14),开发者在使用该库时遇到了一些兼容性问题。
问题背景
Google Play 商店近期加强了对应用目标 API 级别的审核要求,强制要求新发布或更新的应用必须将 targetSdkVersion 设置为 34。这一政策变化导致许多依赖第三方库的应用面临审核被拒的情况,因为这些库尚未更新其目标 SDK 版本。
技术细节分析
react-native-image-picker 库在 7.1.2 及以下版本中,其 Android 模块的 build.gradle 文件将 compileSdkVersion 固定设置为 33。当主应用将目标 SDK 升级到 34 时,这种版本不匹配会导致 Google Play 审核失败。
解决方案
该问题已在 react-native-image-picker 的 7.1.3 及以上版本中得到修复。升级后的版本做了以下改进:
- 将 compileSdkVersion 提升至 34
- 确保与 Android 14 的兼容性
- 更新了相关依赖项
实施建议
对于正在使用该库的开发者,建议采取以下步骤:
- 将 react-native-image-picker 升级至最新稳定版(7.1.3+)
- 检查项目的 build.gradle 配置,确保以下设置:
ext { buildToolsVersion = "34.0.0" minSdkVersion = 23 compileSdkVersion = 34 targetSdkVersion = 34 } - 特别注意 Android 13+ 新增的图片/视频权限处理,确保符合 Google Play 的政策要求
注意事项
升级过程中还需关注 Android 14 引入的其他变化,特别是与媒体文件访问相关的权限变更。这些变更不仅影响图片选择功能,还可能涉及应用的其他媒体相关功能。
通过及时更新依赖库并正确配置项目设置,开发者可以顺利通过 Google Play 的审核流程,同时确保应用在新版 Android 系统上的稳定运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
189
209
暂无简介
Dart
630
143
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.66 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
107
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
270
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858