app 다이어트 요약
현재 프로젝트 apk 크기는 70m에서 80m 사이입니다. 왜 이렇게 크냐고 묻지 마세요. 오시면 아실 거예요!!!이왕 프로젝트를 다이어트시키려면 어떻게 하든지 이미 채택한 방법을 알아야 하고, 아울러 더 많이 알아야 한다(모르다)
현재 프로젝트의 압축 방법은 바로 이전 코드입니다.
// proguard
minifyEnabled true
//Zipalign
zipAlignEnabled true
proguardFiles '***.pro'
// res
shrinkResources true
비밀이 많지 않아서 Proguard가 헷갈린다. Proguard는 헷갈릴 뿐만 아니라 압축, 최적화 등 기능도 할 수 있다.Proguard 파일의 구성은 주로 **.pro 파일에서 ***를 작성합니다.프로 파일은 어렵지 않아요. 여기 소개 안 해요.
약약 문구, 당신들은 민첩한 개발을 아십니까?
네, 우리 부서는 그런 스타일과 비슷해요.자, 본론으로 돌아가서 현재 프로젝트에 대한 분석을 바탕으로 다이어트 방법은 주로 다음과 같은 세 가지와 후기 스케줄의 한 가지가 있다.
1), 현재 쓸모없는 모듈을 삭제합니다.(중요)
2)、삭제무용so
3), 쓸모없는res 삭제와drawable 파일 압축(몇 m 정도 줄일 수 있음)
향후 일정:
4)、플러그인화(실전 없이 소개 안함)
첫 번째 이유는 현재 부서의 개발 스타일과 관련(민첩한 개발: 각종 수요를 미친 듯이 하고 없는 것은 반드시 사용자에게 오지 않는 것)을 바탕으로 현재 프로젝트에 대량의 무용 모듈이 존재하기 때문이다. 내가 취한 전략은 무용한 초대 모듈을 삭제하는 것이다. 배열 기간은 며칠 동안 정확한 각 모듈을 할 수 없다.(물론 대량의 무용res 자원을 방출할 수도 있다)
서류는 말 안 해도 객관적이야.
쓸모없는res는 두 가지를 포함합니다. 첫 번째는 현재 프로젝트에 쓸모없는 자원을 삭제하고, 두 번째는 현재 그림을 압축하는 것입니다.
구체적인 실현:
첫 번째 점과 두 번째 점은 각 세부 항목과 관련되어 전개되지 않는다
조금 더 자세히 설명하자면 쓸모없는res를 삭제하고 다음 글자수를 채우면 자신도 필기를 하고 있다는 것을 나타낸다. 여기는androidStudio가 자체로 가지고 있는 lint를 예로 들지 않는다.
비교 추천 Lint Cleaner Plugin + android-resource-remover
Lint Cleaner Plugin을 사용하여 프로젝트 디렉토리에 두 개의 문서 lint-results를 생성할 수 있습니다.xml 및 lint-results.html, 시간이 넉넉하면 lint-results를 완전히 열 수 있습니다.hmlt, 나는 네가 작은 감동을 받을 것이라고 믿는다. 그 안에 현재 프로젝트에서 어떤res가 무용res인지를 기록하는 것 외에 현재 어느 곳이 최적화될 수 있는지 나열할 수 있다. 예를 들어 어떤 곳의 구조가merge, 어떤 곳hashmap이sparseArray로 대체될 수 있는지, 어떤 곳에 메모리 유출이 존재할 수 있는지 등을 나열할 수 있다. (또는 추천한다)
android-resource-remover는 삭제할 자원을 삭제하는 데 사용됩니다.참고, 사용 단계 부록을 검토한 경우
android-resource-remover --xml build/outputs/lint-results.프로젝트의 안드로이드 매니페스트 xml.xml 파일이 있는 경로에서 실행
구체적인 사용 절차는 부록 링크를 보십시오
그림의 압축은 현재 프로젝트의 그림 형식에는 주로 세 가지 형식인 웹p, png,.9가 존재한다.png.현재 웹p는 프로젝트에서 소량의 사용이 존재하는데 이쪽 압축은 주로 png을 대상으로 한다
TinyPng 사용
부록:
Lint Cleaner Plugin 사용:
https://github.com/xiepengchong/lint-cleaner-plugin
android-resource-remover 사용:
https://github.com/KeepSafe/android-resource-remover
TinyPng 웹 주소:
https://tinypng.com/
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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