Lottie-React-Native 中 AndroidManifest.xml 的 package 属性弃用问题解析
背景介绍
在 React Native 生态系统中,Lottie-React-Native 是一个广泛使用的动画库,它允许开发者在应用中轻松集成高质量的 Lottie 动画。随着 React Native 0.76.0 版本的发布,开发者在使用 Lottie-React-Native 7.0.0 时可能会遇到一个构建警告,提示 AndroidManifest.xml 中的 package 属性已被弃用。
问题本质
这个警告源于 Android 构建系统的一个变化趋势:Google 正在逐步将 Android 项目的配置从传统的 AndroidManifest.xml 文件迁移到更现代的 Gradle 构建脚本中。具体到这个问题,就是 package 命名空间的声明方式发生了变化。
技术细节
在传统的 Android 开发中,AndroidManifest.xml 文件中的 package 属性用于定义应用程序的包名和命名空间。然而,这种声明方式存在几个问题:
- 灵活性不足:包名在清单文件中是静态定义的
- 构建系统耦合:与 Gradle 构建系统的集成不够紧密
- 维护困难:在多模块项目中难以统一管理
现代 Android 开发实践推荐在模块级的 build.gradle 文件中通过 namespace 属性来定义包名,这提供了更好的灵活性和构建系统集成。
Lottie-React-Native 的应对方案
Lottie-React-Native 团队已经意识到了这个问题,并采取了以下措施:
- 在 build.gradle 文件中正确添加了 namespace 配置
- 保留了 AndroidManifest.xml 中的 package 属性以保持向后兼容
虽然目前这种双重配置不会影响应用功能,但会产生构建警告,提示开发者这种配置方式已被弃用。
开发者应对建议
对于使用 Lottie-React-Native 的开发者,可以采取以下措施:
- 无需立即行动:当前的警告不会影响应用功能,可以暂时忽略
- 关注更新:等待 Lottie-React-Native 团队发布移除了 AndroidManifest.xml 中 package 属性的新版本
- 自定义构建:如果需要立即消除警告,可以 fork 项目并自行修改
未来展望
随着 React Native 和 Android 生态系统的演进,类似的配置迁移将会越来越多。开发者应该逐渐适应这种将配置从 XML 文件转移到 Gradle 脚本的趋势,这不仅能消除警告,还能获得更灵活的构建配置能力。
总结
Lottie-React-Native 中的这个构建警告反映了 Android 开发实践的变化趋势。虽然目前不会影响应用功能,但开发者应该理解其背后的技术演进方向。随着项目的更新,这个问题将会得到彻底解决,在此之前,开发者可以安全地忽略这个警告或采取适当的应对措施。
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。C032
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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