推荐开源项目:Jedx - Android的Redux架构实现
2024-05-23 00:38:57作者:蔡怀权
在软件开发的世界里,保持代码的可维护性和灵活性至关重要。对于Android开发者而言,有一个名为Jedx的项目,它为移动应用带来了Redux架构的强大优势。这个小小的库,不仅易于理解,且非常灵活,能够与Anvil(一个React-like的Android库)完美搭配。
项目介绍
Jedx的核心是将Redux的设计理念引入到Android开发中,帮助开发者构建可预测、可测试和状态管理有序的应用程序。它提供了简单的API,让你轻松地创建商店(Store)、定义状态(State)、处理动作(Actions)和中间件(Middleware),以实现对应用程序状态的管理。
项目技术分析
- 状态管理:通过Store对象,你可以保存并管理应用的状态。每当有新的Action被触发,Reducer函数会决定如何更新状态。
- Action:Action是描述状态改变的实体,可以通过类型枚举和值来定义不同的操作。
- Reducer:Reducer是一个纯函数,接收当前状态和一个Action,然后返回一个新的状态。这确保了状态的不可变性。
- Middleware:允许你在Action传递到Reducer之前或之后添加额外的功能,如日志记录、网络请求等。
应用场景
- 复杂状态管理:当你的应用程序有许多组件共享相同的全局状态时,Jedx可以帮助你清晰地组织和控制这些状态。
- 数据流的一致性:在需要确保数据流始终遵循同一路径,避免副作用的场景下,Jedx的Redux架构非常适合。
- 可测试性:由于状态管理的清晰性和可预测性,编写单元测试变得更简单。
项目特点
- 小巧轻量级:Jedx的大小极小,不增加过多的依赖负担。
- 灵活性:可自定义Action类型和Middleware,适应各种业务需求。
- 与Anvil集成:结合Anvil库,可以方便地绑定视图和状态,使界面更新更高效。
- 强类型支持:使用Java的类型系统,确保了代码的安全性和健壮性。
示例
// 定义状态类
class State {
public final int count;
public State(int count) {
this.count = count;
}
}
// 定义动作类型
enum CounterAction {
INCREMENT,
PLUS,
}
// 创建Store
private Store<Action<CounterAction, ?>, State> store =
new Store<>(this::reduce, new State(0));
// 减少器
public State reduce(Action<CounterAction, ?> action, State old) {
switch (action.type) {
case INCREMENT:
return new State(old.count + 1);
case PLUS:
return new State(old.count + (Integer) action.value);
}
return old;
}
// 使用Anvil绑定视图
textView(() -> {
text("Count: " + store.getState().count);
});
// 触发Action
button(() -> {
onClick(v -> store.dispatch(new Action<>(CounterAction.INCREMENT)));
});
button(() -> {
onClick(v -> store.dispatch(new Action<>(CounterAction.PLUS, 10)));
});
结语
如果你正在寻找一种有效的方式来管理你的Android应用状态,或者想要引入Redux的最佳实践,Jedx值得尝试。它的简单设计和强大的功能使得状态管理变得更加优雅,让复杂的Android应用变得井然有序。现在就加入Jedx的行列,体验它为你带来的变革吧!
许可证
Jedx遵循MIT许可证,你可以自由地在商业项目中使用它。
探索更多详情,请访问项目GitHub页面。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 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
229
259
暂无简介
Dart
680
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
326
🔥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
493