Flutter社区Plus插件:Android设备自定义名称获取功能解析
2025-07-09 14:42:45作者:温艾琴Wonderful
在移动应用开发中,获取设备信息是一个常见需求。Flutter社区的plus_plugins项目中的device_info_plus插件近期在11.3.0版本中新增了对Android设备自定义名称的获取支持,这一功能升级为开发者带来了更完善的设备信息获取能力。
功能背景
Android设备允许用户在系统设置中为设备自定义名称,这个名称通常用于蓝牙、Wi-Fi热点等场景的身份标识。在之前的版本中,device_info_plus插件虽然能获取设备型号、制造商等标准信息,但缺少对用户自定义名称的获取支持。
技术实现原理
在Android平台上,设备自定义名称存储在系统设置中,可以通过Settings.Global.DEVICE_NAME常量访问。新版插件通过以下方式实现该功能:
- 使用Android的ContentResolver查询系统设置
- 检查API级别兼容性(该功能需要API level 25及以上)
- 将获取到的设备名称封装到统一的设备信息模型中
开发者使用方式
更新到11.3.0或更高版本后,开发者可以通过以下代码获取设备信息:
final deviceInfo = await DeviceInfoPlugin().deviceInfo;
if (deviceInfo is AndroidDeviceInfo) {
print('设备自定义名称: ${deviceInfo.name}');
}
应用场景
这一功能的加入使得以下场景成为可能:
- 个性化用户体验:在应用中显示用户熟悉的设备名称,而非冷冰冰的型号数字
- 设备管理:在多设备管理系统中更直观地识别特定设备
- 调试辅助:开发者在日志中看到用户自定义的设备名,便于问题追踪
- 社交功能:在多人协作应用中显示有意义的设备标识
兼容性考虑
开发者需要注意:
- 该功能仅支持Android 7.0(API level 25)及以上版本
- 在某些定制ROM上可能返回空值
- 用户可能没有设置自定义名称,此时会返回默认的设备标识
总结
device_info_plus插件对Android设备自定义名称的支持,进一步完善了Flutter生态中的设备信息获取能力。这一看似小的功能升级,实际上为开发者提供了更多个性化应用的可能,也体现了Flutter社区插件对开发者实际需求的快速响应能力。建议开发者升级到最新版本,充分利用这一新特性来提升应用体验。
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
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
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
178
暂无简介
Dart
605
135
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
236
84
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
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310