博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
android 表情功能的完整处理方案,Android表情的处理方案记录
阅读量:5109 次
发布时间:2019-06-13

本文共 3119 字,大约阅读时间需要 10 分钟。

dad50cc328957f84a700097b201fa5af.png

我们的目标,就是把表情的编码变成图片显示在文字中。在Android中,TextView本身已经支持了图文混排的样式。因此,在文字中插入一张表情图片并不困难,用下面的代码就可以做到了:

ImageSpan faceSpan = new ImageSpan(context, bmFace);

spannable.setSpan(faceSpan, faceStrat, faceEnd, Spannable.SPAN_EXCLUSIVE_EXCLUSIVE);

不过,事情往往没那么简单,让我们逐步看看会遇到什么问题。

1. 不同屏幕的表情如何适配?

为了尽量减少安装包的大小,表情肯定只能放一份在drawable中。那么,为了让表情在不同屏幕中显示的效果保持一致,我们就要设计成让表情图片可以按照dp的单位进行缩放。

faceSize = dpToPx(dp);

Bitmap bmFace = Bitmap.createScaledBitmap(bmSrcFace, faceSize, faceSize, true);

在表情不多的情况下,每一次都对表情图片进行缩放处理是没有什么问题的,但是我们都不知道用户究竟会输入多少表情。所以,为了减少表情的处理,我们需要对缩放后的表情图片进行缓存,以后直接取缩放的图片就好了。

2. 如何对缩放后的表情进行缓存?

4b706d607f0e744c5eaa9e749e766ee7.png

在客户端的缓存设计中,一般都是采用这种三级的缓存策略,其中最下面的那层可能是来自远程服务器的。

这样,我们可以把表情的key值设计成:

drawable://drawableName?w=10&h=10

其中,drawableName是R.drawable.expression_smile 中的 "expression_smile" 部分, w为要取得表情图片的宽度,h为高度。

单个表情的加载逻辑就大致如下:

Bitmap bmFace = memeryCache.getKey(faceDrawableUri);

if(bmFace == null){

bmFace = diskCache.getKey(faceDrawableUri);

if(bmFace == null){

int drawableId = getDrawableIdFromUri(faceDrawableUri);

int width = getDestWidth(faceDrawableUri);

int height = getDestHeight(faceDrawableUri);

Bitmap srcBitmap = loadFromDrawable(drawableId);

bmFace = resize(srcBitmap , width , height );

saveToDisk(bmFace);

memeryCache.putKey(faceDrawableUri,bmFace);

}

}

return bmFace;

当然,这里还会牵涉到比较复杂的各级缓存池管理问题,我们在这里不展开。如果你是采用universalimageloader这个库的,那么你要做的就只是继承BaseImageDownloader,然后重写getStreamFromDrawable方法就可以了。

这里值得一提的是:为什么要用图片的名字,而不是drawable的Id值呢?要在drawable中加载图片是要使用int类型的Id值的呀!原因就是系统在R文件中生成的Id值每一次重新编译后产生的值都是不一样的,因此不能作为缓存的key, 所以需要多一步的反射R文件,把drawable的Id值取出来:

public static int getDrawableIdByName(String faceValue){

if(DRAWABLE_ID_MAP.containsKey(faceValue)){  // DRAWABLE_ID_MAP用来缓存Drawable的Id

return DRAWABLE_ID_MAP.get(faceValue);

}

try {

Class> drawableClazz = R.drawable.class;

java.lang.reflect.Field field = drawableClazz.getField(faceValue);

int drawableId = field.getInt(DRAWABLE_INSTANCE);

DRAWABLE_ID_MAP.put(faceValue, drawableId);

return drawableId;

} catch (NoSuchFieldException e) {

DLog.e("the drawable " + faceValue + " doesn‘t exsits...");

e.printStackTrace();

} catch (IllegalAccessException e) {

e.printStackTrace();

} catch (IllegalArgumentException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

return -1;

}

到这里为止,我们的表情图片尽可能快地获取到了。我们总结一下表情是如何加载到我们的文字中的先:

b888654bbc0a590210e1779c313cea6f.png

这里的关键就是ImageSpan对象所需要的表情图片的处理过程了,优先取内存中处理好的表情,这样的处理无疑可以加快了表情图片的加载速度,代价就是需要损耗更多的存储空间,对于用户体验的提示,这点空间不算太大,比如:

7fa8b5e3bf449ddc0d8394302215cc0d.png

这里的表情有两种大小,那么,最终最多会在手机端产生3中尺寸的表情,按照表情的原大小5K一个计算,那一百个也就是1M左右,这是完全可以接受的。

3. 如何在ListView中进一步优化流畅度?

表情的处理到这里还没结束,如果你是要在ListView的Item中添加大量的表情,到目前为止,你还是会感到有比较强烈的卡顿现象的。没猜错的话,你应该是在ListAdapter的getView方法中对字符串进行了处理:

@Override

public View getView(final int position, View convertView, ViewGroup parent) {

...

Model data = listData.get(position);

CharSequence textSpannable = addFaceStyle(data.content);

textView.setText(textSpannable);

}

这样相当于在UI线程进行了表情的处理,优化思路也比较明确,把addFaceStyle()的过程在后台返回的过程中就处理好,这样,content一开始就是添加了各种样式(包括表情,@人等样式)的Spannable类型对象。

//backgroud thread

public void doBackgroud(){

Model data = requestRemote();

data.content = addFaceStyle(data.content);

}

到此为此,出现较多的表情的ListView也能得到不错的流畅度了,优化是永无止境的,让我们先告一段落吧。

原文:http://my.oschina.net/daxia/blog/481209

转载地址:http://pejdv.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
人脸识别技术开发人证比对访客系统
查看>>
Android之人脸识别
查看>>
HDU 5340——Three Palindromes——————【manacher处理回文串】
查看>>
二叉树的下一个节点
查看>>
Nginx配置文件详细说明
查看>>
遇到的Mysql的一个坑
查看>>
AC日记——「HNOI2017」单旋 LiBreOJ 2018
查看>>
vue总结
查看>>
真机调试的准备工作介绍
查看>>
(笔记)Linux内核学习(十一)之I/O层和I/O调度机制
查看>>
java格式及运算符
查看>>
排序算法总结之插入排序
查看>>
一个初学者的Photoshop感悟
查看>>
第九周例行报告
查看>>
练习--LINUX进程间通信之消息队列MSG
查看>>
Sublime Text学习笔记
查看>>
PHP上传多个Excel表格里的数据到数据库然后在页面显示
查看>>
类的加载机制(一)
查看>>
C++ STL stack和queue
查看>>
Djiango路由分发/伪静态页面/request对象/FBV CBV/文件上传
查看>>