1.【拿走不谢】Flutter3.19仿抖音实战短视频源码
2.flutter热更新安卓端详细教程-附源码-超简单
3.深入探索 Flutter 加载优化: cached_network_image 源码解析
4.Flutter 新一代图形渲染器 Impeller
【拿走不谢】Flutter3.19仿抖音实战短视频源码
初步探讨Flutter3.仿抖音实战短视频源码,视源为学习者提供一份便捷的视源实践指南。该项目基于flutter3..5、视源dart3.3.3以及getx等技术,视源致力于打造一个类似于抖音的视源app实战项目,其中包含了商城、视源带钱跑指标源码购物车、视源支付等关键功能模块。视源通过友盟SDK接入,视源实现对用户下载、视源安装、视源活跃度以及次日留存等统计数据的视源收集与分析,使开发者可以深入理解用户行为。视源
从页面布局到逻辑设计,视源此项目经历了多次迭代与优化,视源旨在提供给开发者一个全面的Flutter学习实战案例。对于Flutter进阶之路,本项目提供了三个关键阶段的JAVAse源码书籍学习目标:
1. **Flutter开发必备Dart基础**:掌握Dart语言的使用与特性,这是构建Flutter应用的基础。
2. **Flutter核心技术**:深入了解组件设计、页面布局、路由管理、网络请求、数据缓存、动画效果等关键功能,为构建复杂应用打下坚实的基础。
3. **开发实战企业级APP**:运用所学技术,实际操作构建可商用的移动应用,提升项目实战经验。
在技术选型方面,本项目采用vscode作为编辑器,Flutter3..5作为核心框架,搭配getx进行状态管理。网络请求使用dio,缓存服务则选用shared_preferences。动态音乐源码对于预览、刷新加载、Toast提示、视频播放等功能,使用了photo_view、easy_refresh、toast、video_player和chewie等插件,形成强大的功能组合。
项目中特别关注启动页与自定义开屏广告的实现,通过接入字节跳动穿山甲广告,开发者可以实现收益。视频播放功能通过video_player实现,强调了播放器状态更新的重要性。在设计上,使用bottomNavigationBar实现底部导航页面的切换,Stack组件定位视频页面布局,十七防洪源码TabBar与PageView组件则实现顶部菜单和页面的联动切换,确保用户流畅的交互体验。
学习Flutter时,不仅需要熟练掌握技术,更需深入思考,积极应对挑战,通过实际项目经验的积累,提升自我。本项目通过截图展示部分关键功能,希望能够帮助到有需要的学习者。
flutter热更新安卓端详细教程-附源码-超简单
要成为一个优秀的Android开发者,构建坚实的知识体系是关键。本文将提供一个全面的Flutter安卓端热更新教程,包括源码,帮助你掌握这一技术。 首先,考虑到Flutter项目默认使用kt语言,看清趋势源码由于我对java更加熟悉,我选择删除项目下的android文件夹并重新生成java的安卓代码。这一步是准备工作的一部分,确保代码的顺利转换和避免导入包时的错误。 接下来,将复制的代码进行原样导入,建议使用Android Studio(AS)进行操作,以减少导包错误的可能性。无需对代码进行任何修改。 在代码中注册自定义的类,确保热更新功能的正常运行。 完成准备工作后,进行打包操作,以获得运行环境。 运行结果显示更新后的效果。将“初始化项目”替换为“热更新”并重新打包。然后,将打包后的文件解压,将“libapp.so”重命名为“hotlibapp.so”,并放置于手机根目录中。 重启应用,首页将显示“热更新”,同时,目录下的文件会自动清除,重启后应用将加载新包。 操作大功告成!在实际项目中,只需将下载的文件直接放置于lib文件夹即可,无需经过手机根目录加载。 对于更多学习资源,如编程路线、面试题集合/面经及系列技术文章等,可以访问开源项目: /Android-Alvin/Android-LearningNotes。资源持续更新中...深入探索 Flutter 加载优化: cached_network_image 源码解析
深入探索 Flutter 加载优化: cached_network_image 源码解析
在Flutter项目开发中,高效地加载和缓存是优化用户体验的关键。我曾面临性能问题,如商品列表滑动卡顿、内存占用高,选择了cached_network_image插件解决加载难题。
CachedNetworkImage是Image的升级版,提供网络的缓存能力。其build方法内部通过OctoImage加载,最终调用ImageHandler,形成调用链。
加载流程涉及注册流监听、获取和缓存数据。Image中resolveImage方法创建ImageStreamListener对象,加载完成时,_handleImageFrame回调并获取ImageInfo,触发Image重建。
CachedNetworkImage使用自定义ImageProvider-CachedNetworkImageProvider,覆盖resolve方法,返回ImageStream。在_loadAsync中,首先查找缓存,若未命中,发起网络请求下载数据,利用piler模块是关键。在编译阶段,将compiler相关源码编译为host工具impellerc binary,利用impellerc compiler将所有着色器源码(包括顶点和片段着色器)编译为SPIR-V中间语言,再转换为特定后端的高级着色器语言(如Metal SL),并编译为shader library,同时生成C++ shader binding用于快速创建pipeline state objects。这样所有着色器在离线时被编译,运行时不需执行任何编译操作,提升首帧渲染性能。
Impeller渲染流程部分,通过继承IOSContext、IOSSurface和flow Surface实现IOSContextMetalImpeller、IOSSurfaceMetalImpeller和GPUSurfaceMetalImpeller结构,对接flutter flow子系统。光栅化阶段,通过DisplayListCanvasRecorder合成Layer Tree,将所有layer中的绘图命令转换为DLOps,并存储到DisplayList结构。随后,使用DisplayListDispatcher执行所有Ops,将信息转换为EntityPass结构。接着,使用RenderPass从Root EntityPass开始遍历,将每个Entity转换为Command结构,生成GPU Pipeline,设置顶点和片段着色器的数据,将顶点数据和颜色或纹理数据转换为GPU buffer。最后,开始渲染指令编码阶段,根据MTLCommandBuffer生成MTLRenderCommandEncoder,遍历所有Commands,设置PipelineState、Vertext Buffer和Fragment Buffer,提交command buffer。
总结部分,Impeller通过离线编译着色器、优化渲染流程等手段解决着色器编译Jank问题,显著提升渲染性能。Flutter重写图像渲染后端的决心可见一斑,期待Impeller能进一步提升Flutter的渲染性能。