一起来看看 Android 官推 kotlin-first 的图片加载库

一起来看看 Android 官推 kotlin-first 的图片加载库,第1张

概述作者:developerHaozCoil是一个非常年轻的图片加载库,在2020年10月22日才发布了1.0.0版本,但却受到了Android官方的推广,在AndroidDevelopersBackstage这个博客中专门聊过一期。推广的原因比较简单:一方面是这个库确实做得很好,另一方面是这个库完全是用Kotlin

作者:developerHaoz

Coil 是一个非常年轻的图片加载库,在 2020 年 10 月 22 日才发布了 1.0.0 版本,但却受到了 AndroID 官方的推广,在 AndroID Developers Backstage 这个博客中专门聊过一期。推广的原因比较简单:一方面是这个库确实做得很好,另一方面是这个库完全是用 Kotlin 写的,而且运用了大量 Kotlin 的特性,尤其是协程。所以 Google 嘴上说着不会放弃 Java,但实际上咱们都懂的。

Coil 名字的由来:取 Coroutine Image Loader 首字母得来,可以看出通过 Kotlin 协程来进行图片加载,特点如下:

更快:Coil 在性能上有很多优化,包括内存缓存和磁盘缓存、把缩略图保存在内存中、通过 BitmapPool 循环利用 Bitmap、自动暂停和取消网络请求等更轻量级:Coil 只有 2000 个方法,跟 Picasso 的方法数差不多,相比 GlIDe 和 Fresco 要轻量非常多更容易使用:Coil 的 API 充分利用 Kotlin 的新特性,而且还有丰富的拓展函数,简化和减少了很多样板代码更流行:Coil 通过 Kotlin 来开发,并且使用包含 Coroutines、okhttp、okio 和 AndroIDX lifecycles 在内的非常多流行的开源库

从 Coil 的特性可以看出,这是一个非常适合个人 App 使用的图片加载库,特别是纯 Kotlin 开发的 App。而且 Coil 里面运用了大量 Kotlin 的新特性以及协程,对于我们学习 Kotlin 有非常大的价值。相比于 glIDe 和 fresco 有着非常复杂的结构和惊人的代码量,Coil 只有 2000 左右的方法数,所以也很适合进行源码研究和学习。

一、基本使用

Coil 可以在 mavenCentral() 下载

implementation("io.coil-kt:coil:1.1.1") 

Coil 给 ImageVIEw 加了很多拓展函数,所以我们一行代码便能进行图片加载

// URLimageVIEw.load("https://www.example.com/image.jpg")// ResourceimageVIEw.load(R.drawable.image)// @[email protected](@R_404_6852@("/path/to/image.jpg"))

同时我们也可以使用 lambda 语法轻松进行图片加载的配置

imageVIEw.load("https://www.example.com/image.jpg") {    crossfade(true)    placeholder(R.drawable.image)    transformations(CircleCroptransformation())}
二、常用的 API
ImageLoader

ImageLoader 是 Coil 中对于图片加载的大管家,负责处理缓存、数据获取、图像解码、请求管理、Bitmap 缓存池、内存管理等工作,一般建议只创建一个 ImageLoader 并在 App 中进行共享,这样性能是最优的。这是因为每个 ImageLoader 都有自己的内存缓存和 Bitmap 缓存池。

我们可以通过构造器来创建和配置 ImageLoader。

val imageLoader = ImageLoader.Builder(context)    .availableMemoryPercentage(0.25)    .crossfade(true)    .build()

同时由于 ImageLoader 是一个接口,也就意味着我们可以非常方便地进行测试,例如可以注入一个 fake 的 ImageLoader,从而每次都返回相同的 drawable。

val fakeImageLoader = object : ImageLoader {    private val drawable = colorDrawable(color.BLACK)    overrIDe fun enqueue(request: ImageRequest): disposable {        request.target?.onStart(drawable)        request.target?.onSuccess(drawable)        return disposable    }    overrIDe suspend fun execute(request: ImageRequest): ImageResult {        return SuccessResult(            drawable = drawable, request = request,            Metadata = ImageResult.Metadata(                memoryCacheKey = MemoryCache.Key(""),                isSampled = false,                dataSource = DataSource.MEMORY_CACHE,                isPlaceholderMemoryCacheKeyPresent = false            )        )    }}
ImageRequest

ImageRequest 为 ImageLoader 加载图片提供所有的必要信息,同时我们也可以使用自定义的 Target 进行处理。

val request = ImageRequest.Builder(context)    .data("https://www.example.com/image.jpg")    .target { drawable ->        // Handle the result.    }    .build()context.imageLoader.enqueue(request)  

ImageRequest 基于 Builder 模式来进行创建,包含了加载图片的各个配置项,这里重点看下最常用的配置项

配置项作用
context外部传入的 Context,一般是 ImageVIEw 包含的 Context
data图片的地址
target图片加载之后的处理类
memoryCachePolicy内存缓存策略
diskCachePolicy磁盘缓存策略
networkCachePolicy网络缓存策略
decoder图片解码器
fetcher将图片地址转换成 BufferedSource 或 Drawable
lifecycle一般是对应 Activity 或 Fragment 的 lifecycle
disposable

disposable 是调用 load() 方法之后的返回值,主要是用于取消图片加载

interface disposable {    /**     * 如果图片加载请求已经完成或者取消,则返回 true     */    val isdisposed: Boolean    /**     * 取消正在进行的图片加载请求以及释放相关的资源,而且该方法是幂等的     */    fun dispose()    /**     * 非阻塞式地等待任务结束     */    @ExperimentalCoilAPI    suspend fun await()}
图片变换

图片变换是图片加载库中很常见的功能,Coil 将其抽象成 transformation 接口,可以看到在 transform() 方法中有一个 BitmapPool 参数,这是因为在实现图形变换的时候往往需要一个 Bitmap,此时可以直接在 BitmapPool 中获取,从而复用已有的 Bitmap。

interface transformation {    fun key(): String    suspend fun transform(pool: BitmapPool, input: Bitmap, size: Size): Bitmap}imageVIEw.load("https://www.example.com/image.jpg") {    transformations(CircleCroptransformation())}

Coil 主要提供了这几个图片变换的效果

Tranformation功能
Blurtransformation高斯模糊
CircleCroptransformation圆形裁剪
Grayscaletransformation图片置灰
RoundedCornerstransformation添加圆角
三、功能拓展

Coil 在提供了很多必要功能的基础上,预留了很多的拓展点给开发者实现自定义。Coil 的图片加载主要包括四个主要的模块:

模块作用
Interceptors拦截器,可以对图片加载请求进行观察、转换和重试
Mappers映射器,实现不同数据类型之间的转换
Fetchers抓取器,将图片地址转换成 BufferedSource 或 Drawable
Decoders解码器,实现各种图像格式的解码
Interceptors

Coil 的 Interceptor 无疑是借鉴了 okhttp 的设计思路,极大方便了后续的功能拓展,例如我们可以给 Coil 添加一个自定义的缓存层

class CustomCacheInterceptor(    private val context: Context,    private val cache: LruCache<String, Drawable>) : Interceptor {    overrIDe suspend fun intercept(chain: Interceptor.Chain): ImageResult {        val value = cache.get(chain.request.data.toString())        if (value != null) {            return SuccessResult(                drawable = value.bitmap.toDrawable(context),                request = chain.request,                Metadata = Todo()            )        }        return chain.proceed(chain.request)    }}
Mappers、Fetchers

外部在调用 load() 时,传入的 String 参数既可能指向本地资源文件,也可能指向网络图片,Mappers 和 Fetchers 搭配使用,可以对资源类型进行区分,举个例子:

imageVIEw.load("androID.resource://example.package.name/drawable/image")imageVIEw.load("https://www.example.com/image.jpg")

StringMapper 会将传入的 String 转换为对应的 Uri。

internal class StringMapper : Mapper<String, Uri> {    overrIDe fun map(data: String) = data.toUri()}

ResourceUriFetcher 会判断 Uri 的 scheme 类型是否为 androID.resource,是的话代表本地资源文件,而 httpUriFetcher 则判断 Uri 的 scheme 是否为 http 或 https,是的话代表网络图片。

internal class httpUriFetcher(callFactory: Call.Factory) : httpFetcher<Uri>(callFactory) {    overrIDe fun handles(data: Uri) = data.scheme == "http" || data.scheme == "https"    overrIDe fun key(data: Uri) = data.toString()    overrIDe fun Uri.tohttpUrl(): httpUrl = httpUrl.get(toString())}
Mapper作用
@R_404_6852@UriMapper将 Uri 转换为 @R_404_6852@
StringMapper将 String 转换为 Uri
ResourceIntMapper将 @DrawableRes Int 转换为 Resource Uri
ResouceUriMapper将具有资源名称的 androID.resource Uri 映射到包含其资源 ID 的 Uri
Decoders

AndroID 支持了很多图像格式,但也有很多它不支持的格式(例如:Gif、SVG、视频帧等),所以 Coil 便提供了对应的拓展库

① Gif(GifDecoder 支持所有 API 级别,但速度较慢,imagedecoderDecoder 的加载速度快,但仅在 API 28 及更高版本可用)

implementation("io.coil-kt:coil-gif:1.1.1")
val imageLoader = ImageLoader.Builder(context)    .componentRegistry {        if (SDK_INT >= 28) {            add(imagedecoderDecoder())        } else {            add(GifDecoder())        }    }    .build()

② SVG(如果请求的 MIME 类型是 image/svg+xml,则会自动检测并解码所有 SVG)

implementation("io.coil-kt:coil-svg:1.1.1")
val imageLoader = ImageLoader.Builder(context)    .componentRegistry {        add(SvgDecoder(context))    }    .build()

③ 视频帧(仅支持 @R_404_6852@ 和 Uri)

implementation("io.coil-kt:coil-vIDeo:1.1.1")
val imageLoader = ImageLoader.Builder(context)    .componentRegistry {         add(VIDeoFrame@R_404_6852@Fetcher())         add(VIDeoFrameUriFetcher())    }    .build()
最后

笔者在面试前,从网上收集了一些 AndroID 开发相关的学习文档、面试题、AndroID 核心笔记等等文档,进行了复习,在此分享给大家,希望能帮助到大家学习提升,如有需要参考的可以直接去我 GitHub地址:https://github.com/733gh/Android-T3 访问查阅。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的一起来看看 Android 官推 kotlin-first 的图片加载库全部内容,希望文章能够帮你解决一起来看看 Android 官推 kotlin-first 的图片加载库所遇到的程序开发问题。

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