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Android操作系統(tǒng)在google Play上擁有大約300萬個移動應用,從而成功地引領了全球格局。很多企業(yè)Android系統(tǒng)構建自己的業(yè)務生態(tài)。但并非每個企業(yè)都具有通過本機工具從頭開始構建應用所需的知識和服務。為了更快,更有效地推出應用。你可能離不開集成開發(fā)環(huán)境(IDE)以及其他節(jié)省時間的工具和應用來應對Android開發(fā)。下面為大家推薦11個能夠促進Android應用開發(fā)的工具。

1.Android Studio

Android Studio是Google的官方IDE平臺,它提供工具來為所有Android設備開發(fā)應用。它提供了一個可視化布局編輯器,該編輯器運行ConstraintLayout,開發(fā)人員可以在其中開發(fā)復合布局并在不同設備上以任何屏幕尺寸預覽它。作為所有Android應用程序的官方IDE,Android Studio似乎一直是開發(fā)人員選擇的工具首選。

11個促進Android應用開發(fā)的工具

 

2.DevKnox

DevKnox是用于創(chuàng)建安全android應用的工具。因為應用程序內(nèi)部隱藏了許多安全漏洞,開發(fā)人員甚至都不知道這些安全漏洞,因此,在獲得足以捕獲這些缺陷的安全性的各個關鍵方面之前,需要花費大量的實踐和精力。但DevKnox可以幫助你檢測安全漏洞,并且它的功能與IDE中的拼寫檢查器一樣易于操作。它提供了實時測試,漏洞跟蹤,并提供了一個交互式儀表板。

11個促進Android應用開發(fā)的工具

 

3.Xamarin

Xamarin是一個跨平臺開發(fā)工具,用于構建出色的本機應用。它在程序之間重用業(yè)務邏輯層和數(shù)據(jù)訪問。不僅是Android,而且還可以借助Xamarin開發(fā)IOS和windows應用程序。

4.Android Asset Studio

Android Asset Studio具有大量易于使用的工具,這些工具可生成計劃和開發(fā)Android應用程序時所需的各種類型的圖標(啟動器,通用圖標,應用程序快捷方式圖標等)。

11個促進Android應用開發(fā)的工具

 

5.LeakCanary

LeakCanary是Square開發(fā)的一款很棒的開源工具,它執(zhí)行耗時且具有挑戰(zhàn)性的工作來檢測內(nèi)存泄漏。設置完成后,只要應用中發(fā)生內(nèi)存泄漏,它就會立即開始向你發(fā)送通知,并帶有緊密的堆棧跟蹤以支持解決問題。

創(chuàng)建LeakCanary使其盡可能易于使用。對于大多數(shù)應用程序,幾乎不需要在應用程序的.gradle文件中增加幾行,而在Application類中再增加一行代碼。這足以對項目中的內(nèi)存泄漏進行某些跟蹤。為了完整覆蓋,可以顯示RefWatcher對象以查看應進行垃圾收集的對象。

6.Instabug

Instabug將改變你的用戶向你提供應用反饋的方式。他們可以共享屏幕截圖,視頻和音頻記錄,詳細的日志等等,以幫助快速識別和修復錯誤。你可以獲得帶有堆棧跟蹤詳細信息,重現(xiàn)崩潰的步驟,設備和會話數(shù)據(jù)等的獲取實時崩潰報告。只要應用中存在問題,錯誤和崩潰報告都會立即通知你。該工具將使你有信心通過全面的錯誤和崩潰報告,應用內(nèi)調(diào)查以及實時用戶反饋來發(fā)布應用。

7.GameMaker Studio

對于Android游戲開發(fā)人員而言,最好的開發(fā)工具之一就是GameMaker Studio。GameMaker使用很少的代碼即可提供制作2D游戲所需的一切。它是一個對用戶極其友好的應用,具有流暢的拖放界面。

8.Pusher

Pusher是一種預先推送通知工具。它支持最常見的語言和框架。它為客戶端提供了在同一頻道上與所有選項共享事件的功能,同時提供了完整的安全性。它提供了設置推送系統(tǒng)所需的全部功能。

9.Fabric

Fabric是一個優(yōu)雅而流行的模塊化SDK,可為用戶提供從一系列工具中進行選擇的能力。它已被Google收購,可以免費使用。該工具套件包括Beta測試部署,用戶分析,崩潰分析和廣告工具。

10.Sourcetree

Sourcetree是使Git用戶更加友好的簡單工具。可以很好地預期所有修改,保留和分支,而不必在命令行中重復編寫單個命令。對于所有對Git的巨大功能感到困惑的新手來說,這可能更加方便。

11個促進Android應用開發(fā)的工具

 

10.TensorFlow

TensorFlow不用過多贅言了,如果你正在構建基于AI的android應用程序并希望部署機器學習,那么TensorFlow框架必不可少。

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