Miért fontos a háttérben történő adatlekérdezés és hogyan használhatjuk az Android Loader API-t?

Az Android alkalmazások fejlesztésénél gyakran találkozunk olyan helyzetekkel, ahol adatokat kell lekérdezni a háttérben, anélkül hogy az alkalmazás felhasználói felülete (UI) lelassulna vagy válaszadásképtelenné válna. Az SQLite adatbázisok kezelésével kapcsolatos alapvető ismereteket és módszereket már sokféle módon bemutatták, de a felhasználói élmény biztosítása érdekében elengedhetetlen, hogy a hosszú ideig futó műveleteket ne végezzük közvetlenül a felhasználói felületen. A Loader API bevezetése az Android 3.0 verziójában megoldja ezt a problémát, lehetővé téve, hogy a lekérdezések háttérszálon fussanak, miközben az alkalmazás folytatja a működését.

A háttérben végzett adatlekérdezések nemcsak az alkalmazás válaszidejét javítják, hanem biztosítják, hogy az adatbázis műveletek ne zavarják meg a felhasználói élményt. Ha például egy alkalmazás adatbázisból kér le adatokat, és ezt a műveletet a fő szálon (UI szál) hajtja végre, akkor a felhasználó valószínűleg tapasztalni fogja, hogy az alkalmazás lelassul vagy válaszadásképtelenné válik. Ezt az Android operációs rendszer a "Nem válaszol" (ANR) párbeszédablakkal jelezheti.

A Loader API két fő előnye:

1. Az adatbázis lekérdezését automatikusan háttérszálon végzi el, így nem akadályozza a felhasználói felületet.

2. A lekérdezés automatikusan frissül (ha Content Provider adatforrást használunk), így a változások azonnal megjelennek az alkalmazásban anélkül, hogy manuálisan kellene frissíteni a UI-t.

A következő példában bemutatjuk, hogyan alkalmazhatjuk a Loader API-t egy egyszerű szótár alkalmazásban, amely SQLite adatbázist használ.

A projekt alapjául egy korábbi SQLite adatbázisos alkalmazás szolgál, amelyet módosítunk úgy, hogy a háttérben töltse le az adatokat és frissítse a listát a felhasználói felületen.

Először hozzunk létre egy új Java osztályt, amely az adatokat kötött módon kezeli a háttérben. Ez az osztály, a DictionaryLoader egy egyszerű CursorLoader, amely az adatokat egy háttérszálon tölti be az adatbázisból, majd visszatér a lekérdezett adatokkal. Az adatbázis kezelésére egy egyedi DictionaryDatabase osztályt használunk, amely biztosítja a szavak és definíciók lekérdezését.

Az Android alkalmazás életciklusának kezelésére a LoaderManager segít abban, hogy a háttérben végzett adatlekérdezések ne zavarják a fő szál működését. Az onCreateLoader(), onLoadFinished() és onLoaderReset() metódusok lehetővé teszik az alkalmazás számára, hogy reagáljon az adatbetöltési folyamatok különböző szakaszaiban.

Fontos figyelembe venni, hogy a háttérben történő adatlekérdezés hatékony kezelése és a szálak megfelelő menedzselése kritikus része minden Android alkalmazásnak. A nem megfelelő szálkezelés akár az alkalmazás instabilitásához, akár a felhasználói élmény drámai romlásához vezethet. Az adatbázisok, különösen azok, amelyek nagy mennyiségű adatot tárolnak, gondos kezelést igényelnek, hogy az adatlekérdezések gyorsan, és a felhasználói felületet nem blokkolva történjenek meg. A Loader API tökéletes eszközt biztosít ennek elérésére, miközben segít elkerülni az ANR (Application Not Responding) hibákat, amelyek gyakran a rosszul kezelt háttérszálak következményei.

Mindezek mellett, amikor adatokat kezelünk, figyeljünk arra is, hogy megfelelő migrációt végezzünk az adatbázis verziók között, különösen akkor, amikor új adatstruktúrákat vezetünk be. A migrációs folyamatokat gondosan kell kezelni, mivel a felhasználók nem mindig frissítik az alkalmazásokat a megfelelő sorrendben, így fontos, hogy az adatokat biztonságosan át tudjuk vinni az új formátumba anélkül, hogy adatvesztést okoznánk.

Hogyan készíthetünk iránytűt az Android eszköz érzékelőadatai alapján?

A szenzoradatok használatával készíthetünk olyan alkalmazásokat, amelyek reagálnak a készülék mozgására, és dinamikusan változtatják a felhasználói felületet. Egyik klasszikus példa az iránytű, amely az eszköz mágneses mezőjének és gyorsulásának mérésével határozza meg a mágneses észak irányát. Ez a fejezet bemutatja, hogyan hozhatunk létre egy ilyen alkalmazást, amely egy valós idejű, mozgásra reagáló iránytűt animál a képernyőn.

Az iránytű animálásának alapja a szenzoradatok feldolgozása, pontosabban a mágneses mező és a gyorsulás mérése, valamint azok alapján az eszköz elforgatása. Az alkalmazás működése során az érzékelők folyamatosan frissítik a mért adatokat, és egy forgó animációval mutatják a helyes irányt.

Miután az alkalmazás képernyőjén elhelyeztük az ImageView komponenst, amely megjeleníti az iránytű képét, kezdhetjük el az érzékelők kezelését. Az érzékelők kezelésére a SensorManager osztályt használjuk, amely lehetővé teszi, hogy regisztráljunk és figyeljünk a készülék mágneses mezőjét és gyorsulását mérő szenzorokra. Ehhez szükséges a következő változók deklarálása:

java
Copy code
private SensorManager mSensorManager;

private Sensor mMagnetometer;
private Sensor mAccelerometer;
private ImageView mImageViewCompass;
private float[] mGravityValues = new float[3];

private float[] mAccelerationValues = new float[3];

private float[] mRotationMatrix = new float[9];

private float mLastDirectionInDegrees = 0f;

Ezután a SensorEventListener osztályt implementáljuk, amely folyamatosan figyeli az érzékelők adatait, és meghívja a calculateCompassDirection() metódust, amely kiszámítja az iránytű elfordulását.

A onSensorChanged() metódusban az érzékelő típusa alapján elvégezzük az adatok frissítését: ha az accelerometer (gyorsulásmérő) érzékelőt kapjuk, akkor az értékeket a mAccelerationValues tömbbe, ha pedig a magnetometer (mágneses mező mérő) szenzort, akkor a mGravityValues tömbbe mentjük el. A két adatot kombinálva hívjuk meg a SensorManager.getRotationMatrix() metódust, amely egy forgatási mátrixot ad vissza, amit a SensorManager.getOrientation() segítségével orientálunk, így meghatározva az irányt.

A következő lépés a valódi animáció. A RotateAnimation osztály segítségével beállíthatjuk, hogy az iránytű a mért irányba forogjon. A forgatás középpontját az Animation.RELATIVE_TO_SELF beállítással és a 0,5-ös aránnyal az ImageView közepére helyezzük, így a kép a megfelelő irányba forog. Az animáció időtartama 50 ms, és a setFillAfter(true) beállítással biztosítjuk, hogy a kép a forgatás után a végső állapotában maradjon.

A teljes kód tehát az alábbiakban található:

java
Copy code
private void calculateCompassDirection(SensorEvent event) {
    switch (event.sensor.getType()) {
        case Sensor.TYPE_ACCELEROMETER:
            mAccelerationValues = event.values.clone();
            break;
        case Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD:
            mGravityValues = event.values.clone();
            break;
    }
    boolean success = SensorManager.getRotationMatrix(
        mRotationMatrix, null, mAccelerationValues, mGravityValues);
    if (success) {

        float[] orientationValues = new float[3];

        SensorManager.getOrientation(mRotationMatrix, orientationValues);
        float azimuth = (float)Math.toDegrees(-orientationValues[0]);

        RotateAnimation rotateAnimation = new RotateAnimation(

            mLastDirectionInDegrees, azimuth, 
            Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f,
            Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f);
        rotateAnimation.setDuration(50);
        rotateAnimation.setFillAfter(true);
        mImageViewCompass.startAnimation(rotateAnimation);
        mLastDirectionInDegrees = azimuth;
    }
}

A fenti kód segítségével az alkalmazás a mért adatok alapján animálja az iránytűt, és az eszköz minden mozdulatával frissíti a kijelzett irányt.

A program futtatásához szükséges, hogy valódi eszközt használjunk, mivel az emulátor nem képes megfelelő szenzoradatokat generálni. Az eszköz gyorsulásmérője és mágneses érzékelője biztosítja a megfelelő adatokat a funkció működéséhez.

Ezenkívül érdemes kísérletezni a szenzoradatok frissítési idejével és az animáció sebességével. A SensorManager.SENSOR_DELAY_FASTEST használatával gyorsan frissíthetjük az érzékelőket, míg a setDuration() értékének módosításával különböző animációs sebességeket érhetünk el. A lassú frissítéssel rendelkező animációk más vizuális hatást kelthetnek.

Hogyan kezeljük a képernyőorientációkat és az OpenGL kamera nézetet?

Ahogy korábban említettük, az OpenGL a képernyőn megjelenő alakzatokat a nézet és a képernyő orientációja szerint torzíthatja. Az alapértelmezett beállításokkal, amikor egy egyszerű háromszöget rajzolunk a képernyőre, nem történik különbségtétel a portré és a tájolás között, pedig az alkalmazásnak figyelembe kellene vennie a különböző képernyőfelbontásokat és orientációkat. Az OpenGL alapértelmezett nézete egy téglalap alakú képernyőt feltételez, de mivel a legtöbb eszköz nem tökéletes négyzet alakú kijelzővel rendelkezik, elengedhetetlen a képernyő koordinátáinak helyes leképezése.

Ez a cikk az OpenGL Projection (projekció) és Camera View (kamera nézet) használatát mutatja be, amely segít abban, hogy a rajzolás valóban tükrözze a készülék valódi felbontását és orientációját. Az OpenGL-en belül az alapértelmezett koordinátarendszer a (-1, -1, 0) és (1, 1, 0) pontokat jelöli ki a bal alsó és a jobb felső sarkon, de egyes készülékek, mint a telefonok vagy táblagépek, eltérő képernyőarányokkal rendelkeznek. Itt lépnek életbe a Projection és Camera View, amelyek segítségével a rajzolt objektumok megfelelően illeszkednek a képernyőhöz.

Az implementáció lépései

Először is szükség van egy globális változóra, amely tárolja az MVP (Model-View-Projection) mátrixot. Ez a mátrix összekapcsolja a három dimenziós modelleket a képernyő két dimenziós térképével. A vertex shaderben egy új uniform változó kerül bevezetésre, amely a modellek pozícióját transformálja a képernyő koordinátáira. A vertex shader kódja módosul úgy, hogy figyelembe vegye a mátrixot, amelyet az alkalmazás minden egyes frissítésekor átadunk a renderelő függvénynek.

Az onSurfaceChanged() callback-ban először is kiszámítjuk a megfelelő projekciós mátrixot, figyelembe véve a képernyő szélességét és magasságát. A frustumM() függvénnyel hozhatjuk létre ezt a mátrixot, amely egy perspektivikus látószöget biztosít. Ezt követően, az onDrawFrame() callback-ban beállítjuk a kamera nézetet a setLookAtM() metódussal, amely meghatározza, hogy a világ melyik részét látjuk a kamera lencséjén keresztül.

A rendszer mostantól helyesen kezeli a képernyőorientációkat, és a háromszög nem torzul el akkor sem, ha az eszközt elforgatjuk. Fontos, hogy ezt a változtatást mindkét dimenzióban végrehajtsuk, így a háromszög pontosan megjelenik bármely orientációban.

Miért fontos a Kamera Nézet és a Projekció?

A projeció és a kamera nézet nem csupán a képernyőorientációtól függő torzulások elkerülésére szolgálnak. Az OpenGL lehetővé teszi a 3D-s világok megjelenítését, ahol az objektumok nem csak egy síkban helyezkednek el. A kamera nézetet úgy kell beállítani, hogy az objektumokat háromdimenziós térben is jól lássuk, figyelembe véve a nézőpontot, a távolságokat és a perspektívát.

A fejlesztési folyamat bővítése

A következő lépésben bemutatjuk, hogyan érhetjük el a háromszög forgatását a rendszeridő használatával. A rotáció során egy új mátrixot hozunk létre, amely folyamatosan elforgatja az objektumot a kamera nézetében. Ehhez a setRotateM() függvényt használjuk, amelyet a rendszeridő alapján frissítünk, így a háromszög folyamatosan forog, ahogy az idő múlik.

Az OpenGL lehetőségei széleskörűek, és bár a hagyományos 2D-s rajzoló eszközök is elegendők lehetnek egyes alkalmazások számára, a valódi 3D-s forgatás és a kameranézetek használata olyan dinamikát adhat az alkalmazásoknak, amely más módszerekkel nem érhető el.

Hogyan integráljuk a Firebase-t és a Kinvey-t Android-alkalmazásokba?

A Firebase és a Kinvey két népszerű Backend as a Service (BaaS) szolgáltatás, amelyek lehetővé teszik a mobilalkalmazások számára, hogy gyorsan és hatékonyan kezeljék a felhasználói adatokat, tárolják azokat, valamint értesítéseket küldjenek. Az Android-alkalmazásokhoz való integrálásuk viszonylag egyszerű, de mindkét szolgáltatás eltérő megközelítést alkalmaz a beállítások és a működés terén. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan lehet hozzáadni ezeket a szolgáltatásokat Android Studio projektekhez, és miként használhatjuk őket a fejlesztés során.

Firebase integrálása Android-alkalmazásba

A Firebase egy felhőalapú backend szolgáltatás, amely számos funkciót kínál, mint például valós idejű adatbázis, felhasználói hitelesítés és tárhely. A Firebase által biztosított szolgáltatások közé tartozik többek között a valós idejű adatbázis, a felhasználói hitelesítés (email, jelszó, valamint Facebook, Twitter, GitHub és Google), a tárhely és a push értesítések.

Az Android Studio-ban történő használatához először létre kell hozni egy új projektet, majd a következő lépéseket kell követni:

1. Nyisd meg az Android Manifeszt fájlt, és add hozzá a szükséges engedélyeket.

2. Nyisd meg a projekt Gradle fájlját (build.gradle), és add hozzá a Firebase függőséget:

   groovy
   Copy code
   compile 'com.firebase:firebase-client-android:2.5.0+'
   
   

3. Nyisd meg az ActivityMain.java fájlt, és importáld a Firebase könyvtárat:

   java
   Copy code
   import com.firebase.client.Firebase;
   

4. Az onCreate() metódusban állítsd be a Firebase kapcsolatot:

   java
   Copy code
   Firebase.setAndroidContext(this);
   
   Firebase firebase = new Firebase("https://<your-firebase-url>.firebaseio.com/");
   

Ezután már készen állsz arra, hogy az alkalmazásodat futtasd egy eszközön vagy emulátoron. A Firebase API-jával könnyen kezelheted a felhasználók regisztrálását és autentikálását, például az alábbi módon:

java
Copy code
firebase.createUser("[email protected]", "correcthorsebatterystaple", new Firebase.ValueResultHandler() {
    @Override
    public void onSuccess(Map result) {
        Log.i("Firebase", "Successfully created user account with uid: " + result.get("uid"));
    }
    @Override

    public void onError(FirebaseError firebaseError) {

        // Error handling
    }
});

Kinvey integrálása Android-alkalmazásba

A Kinvey szintén egy népszerű BaaS, amely többek között felhasználókezelést, adat- és fájltárolást, push értesítéseket, valamint helyalapú szolgáltatásokat kínál. A Kinvey integrálása valamivel bonyolultabb, mivel nem rendelkezik egyszerű Gradle függőséggel, így a szükséges könyvtárakat kézzel kell hozzáadni a projekt könyvtáraihoz.

A Kinvey szolgáltatás használatához kövesd az alábbi lépéseket:

1. Hozz létre egy új Android Studio projektet, és nevezd el "Kinvey"-nek.

2. Töltsd le és csomagold ki a Kinvey SDK-t az alábbi linkről:
   

   Kinvey SDK letöltése

3. Másold a szükséges fájlokat a libs mappába (ha nem létezik, hozd létre).

4. Nyisd meg a build.gradle fájlt, és add hozzá a következő függőségeket:

   groovy
   Copy code
   repositories {
       flatDir {
           dirs 'libs'
       }
   }
   dependencies {
       compile fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar'])
       compile(name: 'kinvey-android-*', ext: 'aar')
   }
   

5. Az MainActivity.java fájlban importáld a Kinvey könyvtárat:

   java
   Copy code
   import com.kinvey.android.Client;
   
   

6. Az Activity osztályban inicializáld a Kinvey klienst:

   java
   Copy code
   final Client mKinveyClient = new Client("your_app_key", "your_app_secret", this.getApplicationContext()).build();
   

A Kinvey beállítása után a következő kóddal ellenőrizheted, hogy a kapcsolat sikeresen létrejött:

java
Copy code
mKinveyClient.ping(new KinveyPingCallback() {

    public void onFailure(Throwable t) {
        Log.d("KinveyPingCallback", "Kinvey Ping Failed", t);
    }
    public void onSuccess(Boolean b) {
        Log.d("KinveyPingCallback", "Kinvey Ping Success");
    }
});

A Kinvey egyszerűen használható a fejlesztés során, amennyiben a megfelelő hitelesítési adatokat beállítottuk, és az SDK-t megfelelően integráltuk.

Fontos megjegyzések

A Firebase és a Kinvey integrálása ugyan nem túl bonyolult, de mindkét szolgáltatásnak megvannak a saját sajátosságai, amelyeket figyelembe kell venni a fejlesztés során. Fontos megérteni, hogy mindkét szolgáltatásnak más-más autentikációs és adatkezelési mechanizmusai vannak, és a felhasználói élmény optimalizálása érdekében célszerű a megfelelő dokumentációt követni.