EdXposed模块开发中XSharedPreferences的正确使用方式
2025-06-06 06:06:16作者:姚月梅Lane
在基于EdXposed框架进行模块开发时,数据共享是一个常见的需求。XSharedPreferences作为Xposed框架提供的核心组件,允许模块与宿主应用之间安全地共享配置数据。然而,开发者在使用过程中可能会遇到一些兼容性和权限问题。
常见问题分析
许多开发者在实现配置共享时,会尝试使用Context.MODE_WORLD_READABLE模式创建SharedPreferences。这种模式在早期Android版本中确实可行,但从Android 7.0(API 24)开始,Google出于安全考虑已明确废弃此模式,直接使用会导致SecurityException异常。
正确的实现方案
在EdXposed/LSPosed环境下,推荐使用标准的XSharedPreferences实现方式:
-
模块端配置存储: 在模块的AndroidManifest.xml中添加元数据声明,指定配置文件的名称。这是Xposed框架识别模块配置的关键。
-
宿主端数据读取: 在模块的Xposed入口类中,通过XSharedPreferences实例访问配置数据。这种方式不依赖于文件权限,而是通过框架提供的安全通道进行数据访问。
-
兼容性考虑: 避免使用任何框架特有的"新API",保持对原生Xposed框架的兼容性。不同定制框架的实现可能存在差异,使用标准API能确保模块在各种环境下正常工作。
开发注意事项
- 确保模块在管理器中已正确启用
- 配置文件名称需在模块和宿主端保持一致
- 不要依赖文件系统直接读写,应完全通过Xposed API操作
- 测试时注意Android版本差异,特别是在Android 7.0及以上设备
最佳实践建议
对于需要频繁更新的配置数据,可以考虑结合ContentProvider实现更复杂的数据共享需求。对于简单的配置项,标准的XSharedPreferences已能满足大多数场景,既安全又高效。
通过遵循这些准则,开发者可以构建出稳定可靠的EdXposed模块,避免因权限问题导致的崩溃或功能异常。记住,框架兼容性和数据安全性应该始终是模块开发的首要考量因素。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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!
C
1.03 K
492