Как узнать во время выполнения в Android, является ли это тестовой средой, запущенной из Eclipse, или подписанной версией, установленной из Market? (мне нужно запустить некоторый отладочный код только при тестировании, потому что в реальном времени я получаю некоторые отчеты ANR, пойманные при запуске этого кода)
Как узнать во время выполнения в Android, является ли это тестовой или живой средой?
15.02.2013
Ответы:
1
Согласно http://android-developers.blogspot.co.uk/2010/09/securing-android-lvl-applications.html
boolean isDebuggable = ( 0 != ( getApplcationInfo().flags &= ApplicationInfo.FLAG_DEBUGGABLE ) );
сообщит вам об этом, если он отлаживаемый, вы можете сохранить его в общий преф или какой-либо другой метод, а затем проверить его, когда захотите.
18.02.2013
2
Вам не нужно. Вы можете просто зарегистрировать их на уровне Log.d, а затем использовать такой инструмент, как ProGuard, для удаления таких журналов.
http://proguard.sourceforge.net/
Дополнительные пояснения в этом ответе 2466662">Удалите все вызовы журнала отладки перед публикацией: есть ли инструменты для этого?
РЕДАКТИРОВАТЬ
Если это так, вам нужно иметь какое-то логическое значение во внешнем файле свойств и условно записывать журналы.
Подробнее об этом здесь Переменные из файла свойств в Ant
15.02.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..