自定义广播在Android开发中的实现

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0 下载量 28 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 148KB ZIP 举报
资源摘要信息:"自定义广播实现" 在Android开发中,广播接收器(BroadcastReceiver)是用于响应系统范围内的广播通知的组件。系统发出广播通知可能是由于各种事件,如系统启动完成、电池电量低、有电话呼入等。此外,应用程序也可以发出自定义广播来通知其他应用或组件发生了某些特定事件。本压缩包“CustomBroadCast.zip”专注于自定义广播的实现,在Android平台上使用Java语言进行开发。 知识点1:Android中的广播机制 Android系统采用一种名为“发布/订阅”的消息传递模式来处理广播,这个模式包括广播接收器(BroadcastReceiver)、意图(Intent)和广播发送器(Context.sendBroadcast()等方法)。应用可以通过注册BroadcastReceiver来监听特定类型的Intent,系统及其他应用通过调用sendBroadcast()方法来发出广播。当广播发出时,所有注册了匹配Intent的BroadcastReceiver都会收到广播通知。 知识点2:自定义广播的类型 在Android中,自定义广播可以是有序广播和无序广播两种类型。无序广播是同时发送给所有匹配的BroadcastReceiver,接收者无法取消广播,也无法获取到其他接收者的处理结果。而有序广播则按照优先级顺序发送给BroadcastReceiver,优先级较高的接收者可以决定是否终止广播,或者修改广播中的数据。 知识点3:实现自定义广播的步骤 1. 创建自定义的BroadcastReceiver类:继承自BroadcastReceiver类,重写onReceive()方法。在这个方法中定义接收到广播后应执行的操作。 2. 定义广播意图:创建一个Intent对象,并调用setAction()方法来指定自定义的Action字符串。 3. 发送广播:使用Context类的sendBroadcast()或sendOrderedBroadcast()方法发送创建好的Intent。 4. 注册BroadcastReceiver:在AndroidManifest.xml中或通过代码动态注册BroadcastReceiver来监听自定义的Action字符串。 知识点4:动态与静态注册BroadcastReceiver的区别 静态注册是在AndroidManifest.xml文件中声明BroadcastReceiver,这样即使应用关闭,系统也能在有匹配广播时唤醒应用执行BroadcastReceiver。动态注册则是在代码中通过调用registerReceiver()方法注册BroadcastReceiver,它在不需要接收广播时应该调用unregisterReceiver()方法进行注销。动态注册适用于只在应用运行时需要监听广播的场景。 知识点5:接收广播的权限控制 为了增强广播的安全性,可以对发送和接收广播进行权限控制。发送广播时,可以在sendBroadcast()方法中加入权限参数,接收广播时,同样可以在注册BroadcastReceiver时指定需要的权限。这样可以确保只有声明了相应权限的应用才能发送或接收广播。 知识点6:实现自定义广播的最佳实践 为了保证应用的健壮性和兼容性,开发者在实现自定义广播时应该注意以下几点: - 尽可能使用有序广播,并合理安排接收者的优先级。 - 不要在onReceive()方法中执行耗时操作,避免阻塞主线程。可以使用IntentService来处理广播中的耗时任务。 - 注意广播接收器的注册和注销,避免内存泄漏。 - 对于只在应用运行时需要监听的广播,建议使用动态注册方式。 - 考虑到Android版本兼容性问题,使用sendOrderedBroadcast()方法时,确保目标API级别符合要求。 以上内容详细介绍了自定义广播实现相关的关键知识点,包括广播机制、广播类型、实现步骤、注册方式、权限控制及最佳实践,这些内容对于Android开发者在处理广播相关功能时将提供重要参考和指导。

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传