安卓APP开发与测试流程解析

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0 下载量 117 浏览量 更新于2024-10-12 收藏 13.28MB ZIP 举报
资源摘要信息:"app开发", "android", "android studio3.0", "app测试" 在今天的数字化时代,移动应用已成为我们生活中不可或缺的一部分。无论是Android还是iOS平台,每个应用都是通过一系列开发和测试过程最终呈现在用户面前。本篇将深入探讨使用Android Studio 3.0开发并测试一个Android应用程序的完整流程。 首先,我们需要理解Android Studio 3.0是什么。Android Studio是Google官方推出的集成开发环境(IDE),专门用于开发Android应用。它为开发者提供了包括代码编辑、调试、性能监控和模拟器在内的全方位工具,是Android开发者最常使用的一款专业工具。 Android Studio 3.0相较于其前代版本,在性能优化、界面设计、代码编辑等方面都有了显著提升。它支持Kotlin语言开发,使得代码更简洁、易读。此外,它还支持构建先进的用户界面,如Material Design。 开发一个Android应用,大致可分为以下几个步骤: 1. 环境搭建:下载并安装Android Studio 3.0,配置Android SDK和虚拟设备,以便在不同版本的Android系统上测试应用。 2. 创建新项目:在Android Studio中启动新的项目创建向导,选择合适的API级别、模板等参数。新项目创建完成后,IDE会生成一系列文件和代码,包括布局文件、活动文件和资源文件等。 3. 开发界面:利用Android Studio提供的布局编辑器,可以直观地拖拽控件来设计应用的用户界面。同时,也可以直接编辑XML布局文件来创建自定义界面。 4. 编写应用逻辑:应用的核心逻辑将在Activity或Fragment中编写。利用Android提供的API编写代码以实现特定功能。 5. 调试和测试:在开发过程中,可以使用Android Studio内置的调试工具来查找和修复bug。使用模拟器或真实设备测试应用,确保功能正常运行。 6. 发布应用:在应用开发完成后,通过Google Play Console发布应用到Google Play Store,或是其他Android应用市场。 而"app测试"则是确保应用质量的重要环节。测试可以分为单元测试、集成测试、系统测试、接受测试等。在Android Studio 3.0中,可以利用Espresso测试框架编写自动化测试用例,进行UI自动化测试。此外,还可以利用Android Studio内置的Profiler工具进行性能分析,确保应用在不同设备上运行流畅。 针对本篇文件提供的资源"app.zip",可以推测是一个通过Android Studio 3.0开发的Android应用的压缩文件。解压缩后可能会看到Android项目中常见的文件结构,包括: - src目录:存放源代码,包括MainActivity.java或MainActivity.kt等Activity文件; - res目录:存放应用资源,包括布局文件(layout)、字符串资源(strings.xml)、图片资源(drawable)等; - AndroidManifest.xml:描述应用的配置信息,包括应用的权限、使用的Activity等; - build.gradle:配置应用的构建设置,包括依赖库、编译选项等。 由于只提到了"app"这一个文件名,我们无法得知具体包含哪些其他文件和文件夹,如可能还会有测试用的文件夹"app/build",其中存放编译生成的文件,如.class文件、.dex文件、APK文件等。 以上即为使用Android Studio 3.0开发Android应用并进行测试的详细知识点总结。通过这些步骤和工具,开发者能够构建出既稳定又具备优良用户体验的Android应用。

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为:{},真实标签为:{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测,根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

2023-05-25 上传