ProgressManager:轻松掌控应用中的网络进度
在现代移动应用开发中,网络请求的进度监控是一个常见但复杂的需求。无论是文件下载、图片加载还是数据上传,开发者往往需要在多个模块中同步更新进度信息。为了解决这一痛点,ProgressManager 应运而生,它是一款轻量级、高效且易用的开源框架,能够帮助开发者轻松实现网络请求的进度监控。
项目介绍
ProgressManager 是一个基于 Okhttp 的进度监控框架,支持 Retrofit 和 Glide 等常用库。通过简单的配置,开发者可以在应用中的任何地方监听网络请求的上传和下载进度。无论是单个文件还是多文件上传,ProgressManager 都能轻松应对,并且支持 URL 重定向,确保进度的准确性。
项目技术分析
ProgressManager 的核心技术基于 Okhttp 的原生 Api,通过拦截器机制实现对网络请求的进度监控。框架内部使用类似 EventBus 的事件分发机制,将进度信息分发给所有注册的监听器。这种设计使得 ProgressManager 具有低耦合、高扩展性的特点,开发者无需修改原有代码即可集成使用。
项目及技术应用场景
ProgressManager 适用于以下场景:
- 文件下载与上传:无论是应用内更新、文件下载还是数据上传,ProgressManager 都能提供实时的进度反馈,帮助用户更好地掌控操作过程。
- 图片加载:结合 Glide,开发者可以监听图片加载的进度,实现更精细的UI控制,例如显示加载进度条或动态更新图片显示效果。
- 多模块同步更新:在复杂的应用架构中,多个模块可能需要同步更新同一网络请求的进度。ProgressManager 通过统一的事件分发机制,简化了多模块间的进度同步问题。
项目特点
ProgressManager 具有以下显著特点:
- 使用简单:只需一行代码即可实现进度监听,无需复杂的配置。
- 多平台支持:兼容 Okhttp、Retrofit 和 Glide,不存在兼容性问题。
- 低耦合:实际请求端和进度接收端不存在直接或间接的关联关系,可以在应用的任何地方接收进度信息。
- 侵入性低:使用本框架不会影响原有的代码结构,即插即用。
- 多端同步:同一个数据源的上传或下载进度可以指定多个不同的接收端,避免了使用 EventBus 实现多端同步的复杂性。
- 支持多文件上传:无论是单个文件还是多个文件上传,ProgressManager 都能完美支持。
- 支持URL重定向:自动处理 URL 重定向,确保进度的准确性。
- 自动管理监听器:框架自动管理监听器的注册与注销,开发者无需手动处理。
- 默认运行在主线程:进度回调默认运行在主线程,开发者无需手动切换线程。
- 轻量级框架:不包含任何第三方库,体积极小,性能优越。
结语
ProgressManager 是一款功能强大且易于集成的开源框架,能够帮助开发者轻松实现网络请求的进度监控。无论是简单的文件下载,还是复杂的多模块同步更新,ProgressManager 都能提供完美的解决方案。如果你正在寻找一款高效、易用的进度监控工具,ProgressManager 绝对是你的不二之选。
立即集成 ProgressManager,让你的应用在网络请求处理上更加得心应手!
implementation 'me.jessyan:progressmanager:1.5.0'
项目地址: ProgressManager
作者: JessYan
邮箱: jess.yan.effort@gmail.com
主页: http://jessyan.me
掘金: https://juejin.im/user/57a9dbd9165abd0061714613
简书: https://www.jianshu.com/u/1d0c0bc634db
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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