Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Чтение локального файла данных Json в Android Wear & Mobile

У меня есть проект Android Mobile + Wear в Android Studio, я также добавил общее имя модуля Shared, которое добавляется как зависимость обоими < em>Android и модули Wear.

В модуле Shared (который представляет собой простой модуль Java Library) — я читаю файл данных json, расположенный в src/, и он отлично работает, когда я запускаю этот конкретный модуль (т. е. Shared модуль). Но он не может найти файл как в мобильных приложениях, так и в приложениях/модулях Wear.

Итак, мои вопросы -

  1. Есть ли способ получить доступ/получить путь к этому файлу как в Wear, так и в мобильных модулях (например, MyClass.class.getClassLoader().getResourceAsStream(pathForDataFile))

  2. Если НЕТ, то как лучше в этом случае.

ОБНОВИТЬ -

Теперь я извлекаю InputStream файла данных json, получая доступ к ресурсам из обоих модулей, т.е. Android + Wear, и создавая объект классов общих модулей, используя этот InputStream.

android-studio android java wear-os
23.08.2014

Ответы:


1

Отвечает ли это на ваш вопрос? Включить локальный файл .json в проект Eclipse Android

Android Wear — это, по сути, стандартное Android-устройство, поэтому, если вы можете заставить его работать на телефоне, вы можете использовать ту же технику и на носимом устройстве.

28.08.2014
  • На самом деле, у меня есть проект Cordova, экспортированный из Eclipse, а затем импортированный в Android Studio, после чего я добавил два модуля, то есть Wear и Shared. Теперь предположим, что я добавляю свой файл в папку assets, тогда как я могу получить к нему доступ в модуле Wear. Упомянутое вами решение не работает в этом случае (что я уже пробовал). Любая другая идея/вариант, чтобы сохранить этот единственный файл в одном месте и доступным для обоих модулей? 28.08.2014
  • Похоже, вы не хотите поддерживать две копии одного и того же файла. В OSX и Linux вы можете использовать так называемую символическую ссылку, где вы можете заставить файловую систему сделать это за вас. Когда вы сделаете ls -al, вы увидите символически связанный файл. Если вы отредактируете этот файл, оригинал также изменится. Обратите внимание, что символические ссылки на самом деле не работают в Windows так же легко, как в OSX и Linux. носимый компакт-диск/src/main/assets ; ln -s ../../../../app/src/main/assets/test.file test.file 29.08.2014
    • 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..