推荐一款神器:RxPermission - 简化Android权限管理的RxJava实现
在开发Android应用时,处理运行时权限是一项重要但又繁琐的任务。今天,我将向你推荐一个轻量级且功能强大的库——RxPermission,它使用RxJava 2封装了Android的运行时权限管理,让这一过程变得简单而直观。
1、项目介绍
RxPermission是一个基于RxPermissions改进的库,专注于简化API并提供更广泛的应用场景。它利用了一个阴影Activity来请求权限,这样你就可以在Service、BroadcastReceiver等任何地方轻松地使用它,同时还支持"不再询问"的情况。
2、项目技术分析
-
简洁的API:RxPermission的核心功能通过一个接口提供,包括单个和多个权限的请求,以及检查权限状态的方法。这种设计使得集成和使用非常容易。
-
阴影Activity请求权限:与其他库不同,RxPermission使用一个阴影Activity来处理权限请求,这使得它可以在非Activity上下文中工作,增加了灵活性。
-
“不再询问”案例的支持:对于那些被用户拒绝并且选择了"不再询问"的权限,RxPermission可以正确地识别并处理。
3、项目及技术应用场景
-
常规应用开发:在普通的Android应用中,你可以用RxPermission轻松地请求相机、联系人、位置等敏感权限,并优雅地处理用户的不同响应。
-
服务与广播接收器:在后台服务或广播接收器中,如果需要获取权限,RxPermission可以帮你解决。
-
测试:提供的MockRxPermission类可以帮助你在测试代码中模拟各种权限状态,无需依赖实际设备或用户交互。
4、项目特点
-
易于集成:仅需一行Gradle配置即可添加到你的项目中。
-
强大且灵活:支持单个和多个权限请求,返回的结果以Observables形式提供,方便进行链式操作和组合。
-
全面的测试支持:MockRxPermission让你在测试环境中模拟所有可能的权限情况。
安装与使用
添加以下依赖到你的build.gradle文件:
implementation 'com.vanniktech:rxpermission:0.10.0'
implementation 'com.vanniktech:rxpermission:0.11.0-SNAPSHOT'
implementation 'com.vanniktech:rxpermission-testing:0.10.0'
然后,通过RealRxPermission.getInstance(application)
获取实例,并调用相应的请求方法:
RealRxPermission.getInstance(application)
.request(Manifest.permission.CAMERA)
.subscribe();
为了测试,使用MockRxPermission
创建模拟的权限结果:
new MockRxPermission(Permission.denied(Manifest.permission.CAMERA))
.request(Manifest.permission.CAMERA)
.test()
.assertResult(Permission.denied(Manifest.permission.CAMERA));
总的来说,RxPermission为Android开发者提供了优雅、高效的方式来处理权限请求。如果你还没有尝试过,现在就是最好的时机!
- Ggpt-oss-20bgpt-oss-20b —— 适用于低延迟和本地或特定用途的场景(210 亿参数,其中 36 亿活跃参数)Jinja00
- Ggpt-oss-120bgpt-oss-120b是OpenAI开源的高性能大模型,专为复杂推理任务和智能代理场景设计。这款拥有1170亿参数的混合专家模型采用原生MXFP4量化技术,可单卡部署在H100 GPU上运行。它支持可调节的推理强度(低/中/高),完整思维链追溯,并内置函数调用、网页浏览等智能体能力。模型遵循Apache 2.0许可,允许自由商用和微调,特别适合需要生产级推理能力的开发者。通过Transformers、vLLM等主流框架即可快速调用,还能在消费级硬件通过Ollama运行,为AI应用开发提供强大而灵活的基础设施。【此简介由AI生成】Jinja00
- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
hello-uniapp
uni-app 是一个使用 Vue.js 开发所有前端应用的框架,开发者编写一套代码,可发布到iOS、Android、鸿蒙Next、Web(响应式)、以及各种小程序(微信/支付宝/百度/抖音/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝/京东/小红书)、快应用、鸿蒙元服务等多个平台Vue00GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。05GOT-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。00openHiTLS
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!C0255Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013RuoYi-Cloud-Plus
微服务管理系统 重写RuoYi-Cloud所有功能 整合 SpringCloudAlibaba、Dubbo3.0、Sa-Token、Mybatis-Plus、MQ、Warm-Flow工作流、ES、Docker 全方位升级 定期同步Java014
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









