【亲测免费】 Android-BLE-Library 开源项目安装及使用指南
目录结构及介绍
在下载或克隆 Android-BLE-Library 仓库后, 其根目录下主要包含以下关键子目录:
-
examples - 此目录包含了多个示例应用, 这些应用展示了如何在不同的场景中使用 BLE 库. 示例包括简单的 BLE 扫描器, GATT Server 和一些特定特性使用的例子.
-
library-core - 核心蓝牙库的源代码存放在此目录里. 它负责提供低级别的 BLE 功能抽象, 并处理连接状态变化和数据传输.
-
library-coroutines - 包含了基于 Kotlin 协程的库实现, 提供异步操作的支持以及更简洁的 API 设计.
-
library-scan-flow - 负责扫描蓝牙设备的功能, 使用
Flow提供实时的 BLE 设备列表更新. -
library-testing-support - 测试支持库, 提供了用于单元测试和集成测试的 BLE 模拟设备功能.
对于开发人员来说, 主要关注点应该是 library-core, library-coroutines, 和 library-scan-flow 的代码, 因为它们是用于构建基于 BLE 功能的核心模块.
启动文件介绍
-
MainApplication.java - 定义了应用程序的生命周期管理类. 在此文件中设置全局异常处理器和初始化 BLE 库的相关配置.
-
MainActivity.kt 或 MainActivity.java - 根据项目的语言偏好(Java 或 Kotlin), 主活动可能有不同的命名. 这是应用程序的主要入口点, 并且通常在这里进行 BLE 设备的扫描和连接流程。
具体的启动过程如下:
- 在主活动中调用 BLE 库的初始化方法以准备环境。
- 配置扫描参数并开始扫描附近的 BLE 设备。
- 根据扫描结果选择一个目标设备进行连接。
- 建立连接后, 可以通过交互式界面读取和写入服务特征值来交换数据。
注意事项
确保在主活动中正确设置了 BLE 库的权限请求回调, 当系统提示用户授权时能够顺利获取到所需权限。
配置文件介绍
该 BLE 库依赖于如下的配置文件来实现其核心功能:
-
build.gradle
- 位于项目根目录下的
build.gradle文件控制整个项目编译、打包等基本设置. - 每个模块(例如
library-core,app)也有自己的build.gradle文件, 用来定义该模块特有的依赖关系, 构建类型和其他构建选项。
为了引入
BLE库至你的项目中, 确保你已经将它添加到了项目的依赖项列表中:``` dependencies { implementation 'no.nordicsemi.android:ble:versionNumber' } ```版本号应在
<latest-version>处换成实际版本, 如'2.7.5'. - 位于项目根目录下的
-
AndroidManifest.xml
- 此文件描述了应用程序中各种组件(如 Activity, Service, BroadcastReceiver),并且声明了所有必需的权限。
关键部分是声明蓝牙相关的权限,例如:
```xml <uses-permission android:name="android.permission.BLUETOOTH"/> <uses-permission android:name="android.permission.BLUETOOTH_ADMIN" /> ```另外别忘了加入访问位置的权限,这对于自动发现周边 BLE 设备至关重要:
```xml <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION"/> ```
上面提到的三个关键点应足够让新手开发者了解如何开始使用 Android-BLE-Library. 对于具体技术细节和高级用法, 推荐直接阅读库提供的官方文档或查看相关示例代码。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00