Android完美适配dimens.xml脚本

Posted 2022-07-30 先知丨先觉

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Android完美适配dimens.xml脚本相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

相信大家都有适配的经历，而且面对大千世界千奇百怪的安卓手机，适配起来那叫一个蛋疼。所以本人决定研究一下自动化适配的方法，于是乎从dimens文件入手。
什么是dimens文件这里就不详细阐述了，相信大家都知道，不知道的童鞋可以问度娘。
这里我先帮大家再巩固一下像素密度相关知识：

像素密度

屏幕像素密度指单位长度屏幕显示的像素，即常说的dpi (dots per inch)，每英寸点数。密度越高显示画面就越清晰。

android把像素密度按区间分成几种：

分类	dpi
ldpi	低密度
mdpi	中密度
hdpi	高密度
xhdpi	超高密度
xxhdpi	超超高密度
xxxhdpi	超超超高密度

在Android将mdpi即中密度作为基准线，即1dp= 1px；
不同像素密度，系统给定了其对应比例和倍数如下：

分类目录	ldpi	mdpi	hdpi	xhdpi	xxhdpi	xxxhdpi
密度（dpi）	~120	~160	~240	~360	~480	~640
图片比例	1.5	2	3	4	6	8
倍数	0.75x	1x	1.5x	2x	3x	4x

除了系统给定的像素密度还有一些并不是规范的屏幕，所以就需要我们自己去计算倍数。那么首先要得到像素密度：
公式：根号下（长的平方+高的平方）➗屏幕尺寸

例如：

600*1024的8寸屏幕	720*1280的8寸屏幕

他们之间的倍数关系是0.8倍。后面我们需要根据这个数值来进行适配。

ok到这里，像素密度基本知识回顾的差不多了那么进入今天的正题。

说了那么多无非就是用到最后的像素密度直接的倍数关系，那么今天要走的就是解放双手，不需要你手动去一个一个挨着计算dimens文件中的数值，而是采用脚本，帮你秒秒中完成。

Python脚本

这里提供两个方案：

第一种是通过ElementTree获取节点，根据Key去改变value；

第二种方案是通过/> 和< 符号来获取中间的数值，是因为dimens文件非常简单里面只有除了根节点外的dimen节点
<dimen name="dp_10">10dp</dimen>

第一种方案

本方案需要使用到ElementTree，代码中注视已经详细介绍了使用方法，如果有想要详细了解的童鞋可以自行查看API，ElementTree API

思路就是通过ElementTree获取到dimen节点，然后遍历得到对应的key和value，将value乘以设置好的倍数，然后再通过key写进去。
⚠️：这里用到了四舍五入，因为dimen文件不识别小数，会默认转成int，如果不使用四舍五入，假如计算后是1.9 ，那么写入dimens，会默认读到1，并不是1.9，所以应该四舍五入成2。

代码

# encoding=utf-8
from xml.etree import ElementTree as ET
import re

# 转换倍数
multiple = 0.9

# 文件名
fileName = "dimens.xml"

'''''判断某个节点是否包含所有传入参数属性 
       node: 节点 
       kv_map: 属性及属性值组成的map'''
def if_match(node, kv_map):
    for key in kv_map:
        if node.get(key) != kv_map.get(key):
            return False
    return True

def get_node_by_keyvalue(nodelist, kv_map):
    '''''根据属性及属性值定位符合的节点，返回节点 
       nodelist: 节点列表 
       kv_map: 匹配属性及属性值map'''
    result_nodes = []
    for node in nodelist:
        if if_match(node, kv_map):
            result_nodes.append(node)
    return result_nodes

def change_node_text(nodelist, text, is_add=False, is_delete=False):
    '''''改变/增加/删除一个节点的文本 
       nodelist:节点列表 
       text : 更新后的文本'''
    for node in nodelist:
        if is_add:
            node.text += text
        elif is_delete:
            node.text = ""
        else:
            node.text = text

# 新数据写入文件 
def writeValue(key,result,tree):
    nodes = tree.findall('dimen')
    result_nodes = get_node_by_keyvalue(nodes, "name": key)
    change_node_text(result_nodes, str(result))
    tree.write(fileName)

# 正则获取数字
def showNumber(value_s):
    value = re.findall("\\d+",value_s)
    return value[0]

# 获取新数值
def calculate(key,value,tree):
    ''' 获取原始数值'''
    value_org = showNumber(value)
    '''乘倍数'''
    result_cau = float(int(value_org) * float(multiple))
    ''' 四舍五入'''
    result_count = round(result_cau)
    ''' 正则替换原数据数值'''
    result = re.sub("\\d+", str(result_count), value)

    writeValue(key,result,tree)

# 遍历得到key--value
def getValue(tree,root):

    for dimen in root.iter('dimen'):
        key = dimen.get('name')
        value = dimen.text
        calculate(key,value,tree)

''' 读取XML'''
def readXml():
    tree = ET.parse('dimens.xml')
    root = tree.getroot()

    getValue(tree,root)

if __name__ == "__main__":
    readXml()

使用方法

将dimens文件和python放在同一个目录下，更改你想要缩放的倍数，然后直接运行python文件就可以。

第二种方案

本方案是直接通过获取(’>’)和(’</’）中间的数值进行计算得到的，因为dimens没那么多复杂节点，除了根节点就是<dimen ></>
这里没有使用四舍五入公式，而是在计算后的结果中加0.5转int，效果是一样的。

start_i = s.find('>')
end_i = s.find('</')#代码

下面直接看代码

import sys
import io

fileName = sys.argv[1]
scale = sys.argv[2]

result = ''


def foo(s):
    start_i = s.find('>')
    end_i = s.find('</')
    value = int(int(s[start_i + 1: end_i - 2]) * float(scale) + 0.5)
    return "%s%d%s" % (s[: start_i + 1], value, s[end_i - 2:])


with io.open(fileName, 'r', encoding='utf8') as file:
    for line in file:
        if '<dimen name="' not in line:
            result += line
        else:
            result += foo(line)

with io.open("dimens_output.xml", 'w', encoding='utf8') as file:
    file.write(result)