Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Могу ли я ссылаться на другое приложение в студии Android?

Допустим, у меня есть 5 разных приложений. Все они должны реализовать форму обратной связи.

Я думаю написать новое универсальное приложение с формой обратной связи и несколькими другими действиями, чтобы все мои приложения могли его использовать. Моей конечной целью будет что-то вроде звонка startActivityForResult(), а приложение формы обратной связи позаботится обо всем.

Я застрял на том, как настроить все это. Я попытался создать новый модуль из одного из приложений, но в итоге все 5 приложений имеют разные копии модуля, что затрудняет дальнейшую модификацию. Я также пытался создать новый проект, а затем ссылаться на него, как описано здесь. Жалобы на студию Android

Не удалось разрешить зависимость для ':app@debugAndroidTest/compileClasspath': не удалось разрешить проект :feedbackform. Открыть файл Показать подробности

Какие именно шаги я должен сделать?

ОТРЕДАКТИРОВАНО

my settings.gradle:

include ':feedbackform'
project(':feedbackform').projectDir = new File('../FeedbackForm/app')

после добавления вышеизложенного студия Android создаст compile project(path: ':feedbackform') в моем градиенте

Я забыл упомянуть одну вещь: я не хочу загружать ни один из них в облако. Все должно быть локально.

android-studio android android-gradle-plugin
13.12.2017

Ответы:


1

Вы можете создать модуль и установить его на свой локальный maven в виде библиотеки, используя Gradle Android Maven плагин.

Как сделать?

Сначала добавьте подключаемый модуль maven в модуль библиотеки build.gradle:

buildscript {
    repositories {
        mavenCentral()
    }

    dependencies {
        classpath 'com.github.dcendents:android-maven-gradle-plugin:2.0'
    }
}

apply plugin: 'com.android.library'
apply plugin: 'com.github.dcendents.android-maven'

android {
 ...
}

Во-вторых, добавьте имя group в модуль библиотеки build.gradle:

group = 'com.your.packagename'
version = '1.0.0'

Это будет так:

apply plugin: 'com.android.library'
apply plugin: 'com.github.dcendents.android-maven'

group = 'com.your.packagename'
version = '1.0.0'

android {
  ...
}

Чтобы установить библиотеку на свой локальный maven, вы можете запустить:

./gradlew install

Или используйте инструмент Gradle на правой боковой панели Android Studio:

Gradle- > YourLibraryProject- > Другое- > Установить

Он будет установлен как:

com.your.packagename:librarymodulename

В-третьих, чтобы использовать его в своем приложении, вам нужно добавить mavenLocal() в корневой файл build.gradle:

allprojects {
  repositories {
    jcenter()
    mavenCentral()
    mavenLocal() // for local maven.
  }
}

затем добавьте библиотеку в качестве зависимостей с помощью:

implementation "com.your.packagename:librarymodulename:1.0.0"

Четвертый, готово.

13.12.2017
  • В самом деле? есть ли способ проще? это в основном делает вещи такими сложными для чего-то простого. 13.12.2017
  • сделав это, вы даже можете разделить модуль как единый проект. Это выглядит сложно, пока вы не сделаете это один раз. 14.12.2017

    • 2

    Я забыл упомянуть одну вещь: я не хочу загружать ни один из них в облако. Все должно быть локально.

    Учитывая ваши ограничения, почему бы не использовать форму обратной связи как отдельное приложение, а затем вызывать ее из других 5 приложений, используя намерения как это? Таким образом, вы можете избежать проблем с локальными файлами проекта, поскольку вы не хотите загружать их в облако.

    Другой вариант, если у вас есть локальный репозиторий, — использовать что-то вроде Git Submodules или SVN Externals, таким образом, всякий раз, когда вы вносите изменения в репозиторий с формами обратной связи, вы можете полагаться на инструменты управления исходным кодом для их обновления в других ваших проектах.

    13.12.2017
  • потому что это форма обратной связи и она будет вызываться несколько раз. переключение между приложениями не идеально. также нет смысла просить пользователя установить 2 отдельных приложения. 13.12.2017
  • С технической точки зрения это было бы самым простым решением для вас, если бы не это, вы могли бы рассмотреть другие приведенные предложения, такие как: использование локального maven для распространения вашего проекта форм в виде библиотеки, использование подмодулей git или внешних модулей svn. , создавая файл AAR для использования во всех проектах или ориентируясь на локальные файлы из внешнего проекта. Если ни один из них не может решить вашу проблему, возможно, вам придется продублировать свой код. 14.12.2017
    • 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..