整合營銷服務商
電腦端+手機端+微信端=數據同步管理
免費咨詢熱線：
電腦端+手機端+微信端=數據同步管理
免費咨詢熱線：
位職責:
1、負責Android手機APP功能設計、架構設計、概要設計、詳細設計和編碼工作；
2、按需求完成界面、邏輯功能、網絡通信等設計，配合其他開發人員完成產品設計、測試和發布工作；
3、負責安卓應用后期的升級、修改、優化和維護工作。
任職要求：
1、2年以上android平臺經驗,并作為主要開發人員完整參與過一款以上成功上線項目的研發，熟悉APP開發部署完整流程；
2、熟悉Android的線程機制和網絡通訊機制，有社交類APP開發經驗優先；
3、熟悉Android框架、主要控件以及平臺的xml,json,html解析；
4、精通Android性能和高并發、消息推送及內存優化，善于解決系統崩潰、內存泄露和兼容性問題；
5、具有豐富的UI開發經驗,能夠針對需求正確進行界面布局,了解HTML5，JS相關技術者優先；
6、工作積極主動，有較強責任感和嚴謹的工作作風,能夠承受一定工作壓力,敏捷教練經驗者優先。
天的這篇是以一個app改版案例，深入淺出的告訴大家如何適配深色模式，同時給出了正確和錯誤的示范，相信對于目前流行的深色設計趨勢來說，是非常的實用了！
Google在2019年度I/O開發者大會上宣布，安卓將會從系統底層支持深色模式。同時，我們也會看到更多支持深色UI的應用正在推出。
深色UI很快將成為一種常見的模式，其他應用也很快會遵循這一模式。
在這篇文章中，我將會以我們的應用Shutter Points為例，解釋如何從淺色UI適配深色UI。
Shutter Points UI的主要顏色是單色為主，目的是為了突出圖片內容。主色調用于主導航欄，標簽中使用5種輔色將圖片注釋與對應的類別聯系起來。
Shutter Points 中的主色和輔色以及在界面中的應用截圖
當應用深色模式時，亮色和低飽和度的顏色相比于飽和度高的顏色會更受歡迎。使用亮色的時候要確保元素易于閱讀，并配合一個對比度適中的暗色背景。
使用谷歌提供的顏色編輯器可以為每個品牌顏色創建一個自定義色板，然后從中選擇合適的顏色。
根據谷歌設計規范建議，在使用深色模式時，一個好的經驗法則是將調色板的色值范圍保持在200左右。
任何一個深色界面都需要有一個合適的對比度，按WCAG 的AA級標準來說，界面中的文字與背景的對比度至少要達到4.5：1。
品牌顏色中的一個淺色被選為深色模式配色
有了新的配色方案在手，是時候改變界面的顏色了。深色主題中的所有界面都是以默認的深灰色#121212作為基準的。
在UI組件上添加不同透明度的白色，根據不同的層級搭配不同的透明度。
疊加的層次范圍從0%到16%
（譯者注：深色模式中的高度[ elevation ]，準確的含義其實是Android開發中的一個樣式代碼，用來設置界面的權重的，比如android:elevation=”1dp”，層級就在android:elevation=”0dp”之上了。）
為了表示不同的層級高度，我們需要在組件的樣式中調整2個值：
無論使用哪種主題，應用正確的高度將確保元素保持在一個一致的視覺層次。想知道應用中透明度該用多少？這里有一個表：
（譯者注：我把規范中的表格幫大家截圖出來，貼在這里，想看更多規范詳細內容請見：https://material.io/design/color/dark-theme.html#properties）
組件中通過使用不同透明度的白色覆蓋來保持它們在深色主題中的高度一致。
在某些情況下，僅僅將顏色由亮變暗并不會得到一個好的結果。
例如在我們app中的引導頁中，淺色模式下使用次要顏色能突出內容，但在深色模式下，整個背景都是高飽和度的顏色，卻會讓界面顯得非常地刺眼。
對于這些情況，最好是選擇一個深色背景，然后保留次級顏色用于標題等小面積元素。
大面積的高飽和度顏色不適合用于深色模式
谷歌設計規范主要強調了3種文本顏色。
這里主要是通過修改白色或黑色的不透明度作為顏色值：
不同重要級和不同大小的文本在整個UI中傳遞出了層次結構，這個原理也適用于深色主題。
所有的文本內容應該易于閱讀并符合標準規范。網頁標準WCAG 2.0中規范AA級別的文本，普通文本與背景之間的對比度為4.5：1，大標題文本這個比例為3：1。
在我們的App中，直接把淺色背景下的標簽顏色帶到深色模式中，文本開始變得很難閱讀。為了得到一個好的對比度，所有的標簽文本需要修改到深色，識別度會更高。
彩色元素上的文本需要改變顏色以保證易讀。
谷歌做了一款測試工具，幫助確定在哪個顏色值時需要將白色文本改為黑色文本，工具的地址在（https://material.io/design/color/the-color-system.html#tools-for-picking-colors）
（譯者注：彩云親測，還挺方便使用的，建議用電腦端打開這個頁面試用一下，對于配色糾結癥患者，有良好的治愈效果。）
小建議：推薦一款在sketch和Adobe XD中使用的小插件叫Stark，可以方便的測試出你設計的界面可用性。
如果應用包含插畫和圖形元素，這些也需要做好深色適配工作。如果插畫有”背景“和”主題“，最好是將背景的飽和度降低，以保證對于主題的關注。
Lottie動畫可以通過在AE中的源文件來重新導出json文件，來調整動畫的明暗適配，很方便。
深色主題插畫同樣讓用戶關注到插畫的主題內容。
隨著深色主題被引入操作系統級別，應用將需要在不破壞任何原有體驗的情況下做出適配優化。
深色主題并不是僅僅做簡單的反色。
設計師和開發者必須明確以下幾點：
原文：https://medium.com/snapp-mobile/design-for-the-dark-theme-9a2185bbb1d5
作者：Pierluigi Rufo
譯者: 彩云Sky，公眾號：彩云譯設計
本文由 @彩云Sky 翻譯發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
者 | 豬哥
責編 | maozz
JSON的誕生原因是因為XML整合到HTML中各個瀏覽器實現的細節不盡相同，所以道格拉斯·克羅克福特（Douglas Crockford） 和 奇普·莫寧斯達（Chip Morningstar）一起從JS的數據類型中提取了一個子集，作為新的數據交換格式，因為主流的瀏覽器使用了通用的JavaScript引擎組件，所以在解析這種新數據格式時就不存在兼容性問題，于是他們將這種數據格式命名為 “JavaScript Object Notation”，縮寫為 JSON，由此JSON便誕生了！
今天我們來學習一下JSON的結構形式、數據類型、使用場景以及注意事項吧！
JSON格式
上面我們知道JSON是從JavaScript的數據類型中提取出來的子集，那JSON有幾種結構形式呢？又有哪些數據類型呢？他們又分別對應著JavaScript中的哪些數據類型呢？
JSON的2種結構形式，鍵值對形式和數組形式。
舉了一個JSON的實例，就是鍵值對形式的，如下：
{
"person": {
"name": "pig",
"age": "18",
"sex": "man",
"hometown": {
"province": "江西省",
"city": "撫州市",
"county": "崇仁縣"
}
}
}
這種結構的JSON數據規則是：一個無序的“‘名稱/值’對”集合。一個對象以 {左括號 開始， }右括號 結束。每個“名稱”后跟一個 :冒號 ；“‘名稱/值’ 對”之間使用 ,逗號 分隔。
因為大多數的時候大家用的JSON可能都是上面那種key-value形式，所以很多人在講解JSON的時候總是會忽略數組形式，這一點是需要注意的。
那JSON的數組形式是怎么樣的呢？舉一個實例吧！
["pig", 18, "man", "江西省撫州市崇仁縣"]
數組形式的JSON數據就是值（value）的有序集合。一個數組以 [左中括號 開始， ]右中括號 結束。值之間使用 ,逗號 分隔。
JOSN的6種數據類型
上面兩種JSON形式內部都是包含value的，那JSON的value到底有哪些類型，而且上期我們說JSON其實就是從Js數據格式中提取了一個子集，那具體有哪幾種數據類型呢？
string：字符串，必須要用雙引號引起來。
number：數值，與JavaScript的number一致，整數（不使用小數點或指數計數法）最多為 15 位，小數的最大位數是 17。
object：JavaScript的對象形式，{ key:value }表示方式，可嵌套。
array：數組，JavaScript的Array表示方式[ value ]，可嵌套。
true/false：布爾類型，JavaScript的boolean類型。
：空值，JavaScript的。
以上數據形式圖片來源JSON官方文檔：http://www.json.org/json-zh.html
JSON使用場景
介紹完JSON的數據格式，那我們來看看JSON在企業中使用的比較多的場景。
接口返回數據和序列化。JSON用的最多的地方莫過于Web了，現在的數據接口基本上都是返回的JSON，具體細化的場景有：
Ajxa異步訪問數據
RPC遠程調用
前后端分離后端返回的數據
開放API，如百度、高德等一些開放接口
企業間合作接口
這種API接口一般都會提供一個接口文檔，說明接口的入參、出參等，
一般的接口返回數據都會封裝成JSON格式，比如類似下面這種
{
"code": 1,
"msg": "success",
"data": {
"name": "pig",
"age": "18",
"sex": "man",
"hometown": {
"province": "江西省",
"city": "撫州市",
"county": "崇仁縣"
}
}
}
程序在運行時所有的變量都是保存在內存當中的，如果出現程序重啟或者機器宕機的情況，那這些數據就丟失了。一般情況運行時變量并不是那么重要丟了就丟了，但有些內存中的數據是需要保存起來供下次程序或者其他程序使用。
保存內存中的數據要么保存在數據庫，要么保存直接到文件中，而將內存中的數據變成可保存或可傳輸的數據的過程叫做序列化，在Python中叫pickling，在其他語言中也被稱之為serialization，marshalling，flattening等等，都是一個意思。
正常的序列化是將編程語言中的對象直接轉成可保存或可傳輸的，這樣會保存對象的類型信息，而JSON序列化則不會保留對象類型！
為了讓大家更直觀的感受區別，豬哥用代碼做一個測試，大家一目了然
Python對象直接序列化會保存class信息，下次使用loads加載到內存時直接變成Python對象。
JSON對象序列化只保存屬性數據，不保留class信息，下次使用loads加載到內存可以直接轉成dict對象，當然也可以轉為Person對象，但是需要寫輔助方法。
對于JSON序列化不能保存class信息的特點，那JSON序列化還有什么用？答案是當然有用，對于不同編程語言序列化讀取有用，比如：我用Python爬取數據然后轉成對象，現在我需要將它序列化磁盤，然后使用Java語言讀取這份數據，這個時候由于跨語言數據類型不同，所以就需要用到JSON序列化。
存在即合理，兩種序列化可根據需求自行選擇！
最后就是生成Token和配置文件
首先聲明Token的形式多種多樣，有JSON、字符串、數字等等，只要能滿足需求即可，沒有規定用哪種形式。
JSON格式的Token最有代表性的莫過于JWT（JSON Web Tokens）。
隨著技術的發展，分布式web應用的普及，通過Session管理用戶登錄狀態成本越來越高，因此慢慢發展成為Token的方式做登錄身份校驗，然后通過Token去取Redis中的緩存的用戶信息，隨著之后JWT的出現，校驗方式更加簡單便捷化，無需通過Redis緩存，而是直接根據Token取出保存的用戶信息，以及對Token可用性校驗，單點登錄更為簡單。
使用JWT做過app的登錄系統，大概的流程就是：
用戶輸入用戶名密碼
app請求登錄中心驗證用戶名密碼
如果驗證通過則生成一個Token，其中Token中包含：
用戶的uid、Token過期時間、過期延期時間等，然后返回給app
app獲得Token，保存在cookie中，下次請求其他服務則帶上
其他服務獲取到Token之后調用登錄中心接口驗證
驗證通過則響應
JWT登錄認證有哪些優勢：
性能好：服務器不需要保存大量的session
單點登錄（登錄一個應用，同一個企業的其他應用都可以訪問）：使用JWT做一個登錄中心基本搞定，很容易實現。
兼容性好：支持移動設備，支持跨程序調用，Cookie 是不允許垮域訪問的，而 Token 則不存在這個問題。
安全性好：因為有簽名，所以JWT可以防止被篡改。更多JWT相關知識自行在網上學習，本文不過多介紹！
說實話JSON作為配置文件使用場景并不多，最具代表性的就是npm的package.json包管理配置文件了，下面就是一個npm的package.json配置文件內容。
{
"name": "server", //項目名稱
"version": "0.0.0",
"private": true,
"main": "server.js", //項目入口地址，即執行npm后會執行的項目
"scripts": {
"start": "node ./bin/www" ///scripts指定了運行腳本命令的npm命令行縮寫
},
"dependencies": {
"cookie-parser": "~1.4.3", //指定項目開發所需的模塊
"debug": "~2.6.9",
"express": "~4.16.0",
"http-errors": "~1.6.2",
"jade": "~1.11.0",
"morgan": "~1.9.0"
}
}
但其實JSON并不合適做配置文件，因為它不能寫注釋、作為配置文件的可讀性差等原因。
配置文件的格式有很多種如：toml、yaml、xml、ini等，目前很多地方開始使用yaml作為配置文件格式。
JSON在Python中的使用
最后我們來看看Python中操作JSON的常用方法有哪些，在Python中操作JSON時需要引入json標準庫。
import json
類型轉換
Python類型轉JSON：json.dump
# 1、Python的dict類型轉JSON
person_dict={'name': 'pig', 'age': 18, 'sex': 'man', 'hometown': '江西撫州'}
# indent參數為縮進空格數
person_dict_json=json.dumps(person_dict, indent=4)
print(person_dict_json, '\n')
# 2、Python的列表類型轉JSON
person_list=['pig', 18, 'man', '江西撫州']
person_list_json=json.dumps(person_list)
print(person_list_json, '\n')
# 3、Python的對象類型轉JSON
person_obj=Person('pig', 18, 'man', '江西撫州')
# 中間的匿名函數是獲得對象所有屬性的字典形式
person_obj_json=json.dumps(person_obj, default=lambda obj: obj.__dict__, indent=4)
print(person_obj_json, '\n')
執行結果：
JSON轉Python類型：json.loads
# 4、JSON轉Python的dict類型
person_json='{ "name": "pig","age": 18, "sex": "man", "hometown": "江西撫州"}'
person_json_dict=json.loads(person_json)
print(type(person_json_dict), '\n')
# 5、JSON轉Python的列表類型
person_json2='["pig", 18, "man", "江西撫州"]'
person_json_list=json.loads(person_json2)
print(type(person_json_list), '\n')
# 6、JSON轉Python的自定義對象類型
person_json='{ "name": "pig","age": 18, "sex": "man", "hometown": "江西撫州"}'
# object_hook參數是將dict對象轉成自定義對象
person_json_obj=json.loads(person_json, object_hook=lambda d: Person(d['name'], d['age'], d['sex'], d['hometown']))
print(type(person_json_obj), '\n')
執行結果如下：
對應的數據類型
上面我們演示了Python類型與JSON的相互轉換，最開始的時候我們講過JSON有6種數據類型，那這6種數據類型分別對應Python中的哪些數據類型呢？
需要注意的點
JSON的鍵名和字符串都必須使用雙引號引起來，而Python中單引號也可以表示為字符串，所以這是個比較容易犯的錯誤！
Python類型與JSON相互轉換的時候到底是用load/dump還是用loads\dumps？
他們之間有什么區別？
什么時候該加s什么時候不該加s？
這個我們可以通過查看源碼找到答案：
不加s的方法入參多了一個fp表示filepath，最后多了一個寫入文件的操作。
所以我們在記憶的時候可以這樣記憶：
加s表示轉成字符串(str)，不加s表示轉成文件。
Python自定義對象與JSON相互轉換的時候需要輔助方法來指明屬性與鍵名的對應關系，如果不指定一個方法則會拋出異常！
相信有些看的仔細的同學會好奇上面使用json.dumps方法將Python類型轉JSON的時候，如果出現中文，則會出現：
\u6c5f\u897f\u629a\u5dde
這種東西，這是為什么呢？
原因是：Python 3中的json在做dumps操作時，會將中文轉換成unicode編碼，并以16進制方式存儲，而并不是UTF-8格式！
總結
今天我們學習了JSON的2種形式，切記JSON還有[...]這種形式的。
學習了JSON的6種數據類型他們分別對于Python中的哪些類型。
了解了JSON的一些使用場景以及實際的例子。
還學習了在Python中如何使用JSON以及需要注意的事項。
一個JSON知識點卻分兩篇長文（近萬字）來講，其重要性不言而喻。因為不管你是做爬蟲、還是做數據分析、web、甚至前端、測試、運維，JSON都是你必須要掌握的一個知識點
本文為作者投稿，版權歸作者個人所有。
*請認真填寫需求信息，我們會在24小時內與您取得聯系。
