Java热门电影项目Api密钥配置教程

需积分: 5 0 下载量 103 浏览量 更新于2024-12-02 收藏 166KB ZIP 举报
资源摘要信息:"热门电影应用开发知识点总结" 1. Java编程语言基础 Java是目前广泛使用的编程语言之一,它具有跨平台性、面向对象以及安全性高等特点。在开发Android应用时,Java通常是首选语言。Java的基础知识包括但不限于变量、数据类型、运算符、控制流程(如if语句、循环)、数组、类和对象、继承、多态以及接口的使用等。 2. Android应用开发 Android应用开发是使用Java或Kotlin语言结合Android SDK来构建应用程序的过程。该过程涉及用户界面设计、应用程序逻辑编写、网络通信以及与Android操作系统交互等方面。开发者通常会使用Android Studio这一官方集成开发环境(IDE)进行应用开发。 3. Android SDK Android SDK(Software Development Kit)提供了开发Android应用所需的工具和API。开发者通过SDK能够访问各类框架、API、调试器以及模拟器等资源。这使得开发者能够在遵守特定开发规范的前提下,快速构建出功能丰富、性能稳定的Android应用。 4. 使用外部API 在本次项目中,要求开发者将API密钥添加到THE_MOVIE_DB_API_KEY_VALUE字符串中。这意味着项目的开发将涉及到调用外部API接口,例如The Movie DB API。为了使用这个API,开发者需要注册并获取一个有效的API密钥。通过该密钥,应用能够在允许的调用次数内访问API提供的电影数据。 5. 实现电影数据获取 利用获取的API密钥,开发者可以编写代码调用The Movie DB API来获取电影信息。这通常涉及网络编程和JSON数据解析。在Android中,可以使用如Retrofit、Volley等库来简化网络请求的编写和数据的解析工作。 6. JSON数据处理 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,常用于网络通信中数据的传输。在本项目中,从The Movie DB API获取的数据将会以JSON格式返回。开发者需要使用如Gson、Jackson等库将JSON数据转换为Java对象,以便在应用中进行操作。 7. 数据库操作 在构建热门电影应用时,可能会涉及到本地数据库的操作,比如SQLite。在Android应用中存储数据是常见的需求,这可以提高数据访问的效率以及实现数据的离线访问。对于数据库的操作,需要掌握SQL语言以及SQLite数据库的使用方法。 8. 用户界面设计 应用的用户界面(UI)设计对于提供良好的用户体验至关重要。在Android中,UI设计通常基于XML布局文件来完成,可以使用Android Studio的设计编辑器进行可视化编辑。了解基本的UI设计原则,如布局管理、控件使用(按钮、文本框等)、样式和主题等,对于创建直观、易用的应用界面是必要的。 9. Android生命周期管理 Android应用的生命周期管理是应用开发中的重要部分。开发者需要理解Activity、Service等组件的生命周期,并根据生命周期来管理资源,如及时释放内存,确保应用的稳定运行。了解如何在适当的生命周期回调方法中执行代码是开发过程中必须要掌握的技能。 10. 应用发布和测试 完成应用开发后,开发者需要对其进行测试,确保应用在不同设备和操作系统版本上都能正常工作。测试包括单元测试、集成测试和用户接受测试等。测试完成后,应用可以被发布到Google Play Store,供用户下载和安装。发布过程中需要遵循Google Play的政策和格式要求。 以上内容总结了基于【标题】"Popular-Movies"、【描述】"热门电影,在/utils/PopularMoviesConstants.java中,将您的Api密钥添加到THE_MOVIE_DB_API_KEY_VALUE字符串中。"以及【标签】"Java"和【压缩包子文件的文件名称列表】"Popular-Movies-master"提供的关键知识点。这些知识点涵盖了从Java基础到Android应用开发、API使用、数据处理、界面设计、生命周期管理以及测试和发布等多方面内容。

逐行分析下面的代码:import random import numpy as np import pandas as pd import math from operator import itemgetter data_path = './ml-latest-small/' data = pd.read_csv(data_path+'ratings.csv') data.head() data.pivot(index='userId', columns='newId', values='rating') trainSet, testSet = {}, {} trainSet_len, testSet_len = 0, 0 pivot = 0.75 for ele in data.itertuples(): user, new, rating = getattr(ele, 'userId'), getattr(ele, 'newId'), getattr(ele, 'rating') if random.random() < pivot: trainSet.setdefault(user, {}) trainSet[user][new] = rating trainSet_len += 1 else: testSet.setdefault(user, {}) testSet[user][new] = rating testSet_len += 1 print('Split trainingSet and testSet success!') print('TrainSet = %s' % trainSet_len) print('TestSet = %s' % testSet_len) new_popular = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_popular: new_popular[new] = 0 new_popular[new] += 1 new_count = len(new_popular) print('Total movie number = %d' % new_count) print('Build user co-rated news matrix ...') new_sim_matrix = {} for user, news in trainSet.items(): for m1 in news: for m2 in news: if m1 == m2: continue new_sim_matrix.setdefault(m1, {}) new_sim_matrix[m1].setdefault(m2, 0) new_sim_matrix[m1][m2] += 1 print('Build user co-rated movies matrix success!') print('Calculating news similarity matrix ...') for m1, related_news in new_sim_matrix.items(): for m2, count in related_news.items(): if new_popular[m1] == 0 or new_popular[m2] == 0: new_sim_matrix[m1][m2] = 0 else: new_sim_matrix[m1][m2] = count / math.sqrt(new_popular[m1] * new_popular[m2]) print('Calculate news similarity matrix success!') k = 20 n = 10 aim_user = 20 rank ={} watched_news = trainSet[aim_user] for new, rating in watched_news.items(): for related_new, w in sorted(new_sim_matrix[new].items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:k]: if related_new in watched_news: continue rank.setdefault(related_new, 0) rank[related_new] += w * float(rating) rec_news = sorted(rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:n] rec_news

2023-06-02 上传