当前位置: 首页 > news >正文

【HarmonyOS】鸿蒙应用模块化实现

【HarmonyOS】鸿蒙应用模块化实现

一、Module的概念

Module是HarmonyOS应用的基本功能单元,包含了源代码、资源文件、第三方库及应用清单文件,每一个Module都可以独立进行编译和运行。一个HarmonyOS应用通常会包含一个或多个Module,因此,可以在工程中,创建多个Module,每个Module分为Ability和Library。

二、新增Module方法

通过如下两种方法,在工程中添加新的Module。

方法1:鼠标移到工程目录顶部,点击鼠标右键,选择New>Module,开始创建新的Module。
方法2:在菜单栏选择File > New > Module,开始创建新的Module。
在这里插入图片描述

点击Next,在Module配置页面,设置新增Module的基本信息。

Module类型为Ability或者HarmonyOS Library时,请根据如下内容进行设置,然后点击Next。Application/Library name:新增Module所属的类名称。

Module name:新增模块的名称。
Module Type:仅Module类型为Ability时存在,工具自动根据设备类型下的模块进行设置。
Package name:软件包名称,可以点击Edit修改默认包名称,需全局唯一。
Compatible SDK:兼容的SDK版本。
在这里插入图片描述

设置新增Ability或HarmonyOS Library的Page Name。
若该Module类型为Ability,需要设置Visible参数,表示该Ability是否可以被其它应用所调用。
勾选(true):可以被其它应用调用。
不勾选(false):不能被其它应用调用。
点击Finish,等待创建完成后,可以在工程目录中查看和编辑新增的Module。

三、删除Module方法

为防止开发者在删除Module的过程中,误将其它的模块删除,DevEco Studio提供统一的模块管理功能,需要先在模块管理中,移除对应的模块后,才允许删除。

在菜单栏中选择File > Project Structure > Modules,选择需要删除的Module,点击按钮,并在弹出的对话框中点击Yes。

四、多module编译打包方法

HAP按构建类型和是否签名可以分为以下四种形态:
1、构建类型为Debug的HAP(带调试签名信息):携带调试签名信息,具备单步调试等调试手段的HAP,用于开发者在真机或者模拟器中进行应用调试。

2、构建类型为Debug的HAP(不带签名):不带调试签名信息,具备单步调试等调试手段的HAP,仅能运行在模拟器中。

3、构建类型为Release的HAP(带调试签名信息):携带调试签名信息,不具备调试能力的HAP,用于开发者在真机或者模拟器中查看和验证应用运行效果。相对于Debug类型的HAP包,体积更小,运行效果与用户实际体验一致。

4、构建类型为Release的HAP(不带签名):不带调试签名信息,不具备调试能力的HAP,仅能运行在模拟器中查看和验证应用运行效果。相对于Debug类型的HAP包,体积更小,运行效果与用户实际体验一致。
根据HarmonyOS工程介绍,一个HarmonyOS工程下可以存在多个Module,在编译构建时,可以选择对单个Module进行编译构建;也可以对整个工程进行编译构建,同时生成多个HAP。
在主菜单栏,点击Build > Build APP(s)/Hap(s) > Build Debug Hap(s),生成已签名的Debug HAP。

在这里插入图片描述

可以选择对单个Module:entry、module2、module3
也可以选择整个工程:MyApplication
选单个Module编包生成对应HAP文件,选择整个项目编包,则在每个Module的outputs路径下都生成HAP文件

五、module之间的相互调用

在MyApplication工程中创建多个module:entry、module2、module3

在module1模块中创建组件

在entry模块的配置文件package.json中添加依赖项module1

在entry模块中引用module1模块的组件

运行entry后的结果:
反之也可引用到entry中相应的组件及方法。

相关文章:

【HarmonyOS】鸿蒙应用模块化实现

【HarmonyOS】鸿蒙应用模块化实现 一、Module的概念 Module是HarmonyOS应用的基本功能单元,包含了源代码、资源文件、第三方库及应用清单文件,每一个Module都可以独立进行编译和运行。一个HarmonyOS应用通常会包含一个或多个Module,因此&am…...

深入Node.js:实现网易云音乐数据自动化抓取

随着互联网技术的飞速发展,数据已成为企业和个人获取信息、洞察市场趋势的重要资源。音频数据,尤其是来自流行音乐平台如网易云音乐的数据,因其丰富的用户交互和内容多样性,成为研究用户行为和市场动态的宝贵资料。本文将深入探讨…...

【Docker实战】jenkins卡在编译Dockerfile的问题

我们的项目是标准的CI/CD流程,也即是GitlabJenkinsHarborDocker的容器自动化部署。 经历了上上周的docker灾难,上周的服务器磁盘空间灾难,这次又发生了jenkins卡住的灾难。 当然,这些灾难有一定的连锁反应,是先发生的d…...

rust 多线程分发数据

use std::sync::{Arc, Mutex}; use std::collections::VecDeque; use std::thread::{self, sleep}; use rand::Rng; use std::time::Duration;fn main() {let list: Arc<Mutex<VecDeque<String>>> Arc::new(Mutex::new(VecDeque::new()));// 创建修改线程le…...

CentOS 7x 使用Docker 安装oracle11g完整方法

1.安装docker-ce 安装依赖的软件包 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2添加Docker的阿里云yum源 yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo更新软件包索引 yum makecache fast查看docker…...

DDP算法之线性化和二次近似(Linearization and Quadratic Approximation)

DDP算法线性化和二次近似 在DDP算法中,第三步是线性化系统动力学方程和二次近似代价函数。这一步是关键,它使得DDP能够递归地处理非线性最优控制问题。通过线性化和二次近似,我们将复杂的非线性问题转换为一系列简单的线性二次问题,逐步逼近最优解。通过这些线性化和二次近…...

Shellcode详解

Shellcode详解 一、Shellcode的特点二、Shellcode的类型三、Shellcode的工作原理四、防御措施五、常见的PHP Web Shell示例5.1 简单的命令执行5.2 更复杂的Web Shell5.3 防御措施5.4 实际案例 Shellcode是一种小巧、紧凑的机器代码&#xff0c;通常用于利用软件漏洞或注入攻击中…...

sherpa-onnx说话人识别+语音识别自动开启(VAD)+语音识别Python API

专栏总目录 获取该开源项目的渠道,是我在b站上,看到了由csukuangfj制作的一套语音识别视频。以下地址均为csukuangfj在视频中提供,感谢分享! 新一代 Kaldi: 说话人识别+VAD+语音识别之 Python API_哔哩哔哩_bilibili 开源项目地址:GitHub - k2-fsa/sherpa-onnx: Speech-t…...

提取人脸——OpenCV

提取人脸 导入所需的库创建窗口显示原始图片显示检测到的人脸创建全局变量定义字体对象定义一个函数select_image定义了extract_faces函数设置按钮运行GUI主循环运行显示 导入所需的库 tkinter&#xff1a;用于创建图形用户界面。 filedialog&#xff1a;用于打开文件对话框。 …...

python数据可视化:在图形中添加注释matplotlib.pyplot.annotate()

【小白从小学Python、C、Java】 【考研初试复试毕业设计】 【Python基础AI数据分析】 python数据可视化&#xff1a; 在图形中添加注释 matplotlib.pyplot.annotate() 请问关于以下代码表述正确的选项是&#xff1f; import matplotlib.pyplot as plt x [1, 2, 3, 4, 5] y […...

IDEA debug 调试Evaluate Expression应用

链接&#xff1a; https://blog.csdn.net/xfx_1994/article/details/104136849?utm_mediumdistribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2aggregatepagefirst_rank_v2~rank_aggregation-2-104136849.pc_agg_rank_aggregation&utm_termidea%E4%B8%ADevaluate&s…...

04-echarts-立体柱状图扩展

柱状图扩展 一、前言二、思路1、新增面①、在drawShape方法中&#xff0c;新增一个实际左侧面&#xff0c;②、 在drawShape方法中&#xff0c;新增一个实际右侧面&#xff0c;③ 绘制 2、新增series对象① 添加实际值的左侧面和右侧面 三、效果图 一、前言 事情是这样子的&am…...

HTML5 Web Workers: 异步编程的强大力量

在现代Web开发中&#xff0c;随着应用程序变得越来越复杂&#xff0c;用户界面的流畅性和响应性成为了决定用户体验好坏的关键因素之一。传统的JavaScript执行模型中&#xff0c;所有脚本都在同一个线程上运行&#xff0c;这意味着复杂的计算任务会阻塞UI更新&#xff0c;导致页…...

Flutter第十二弹 Flutter多平台运行

目标&#xff1a; 1.在多平台调试启动Flutter程序运行 一、安卓模拟器 1.1 检查当前Flutter适配的版本 flutter doctor提供了Flutter诊断。 $ flutter doctor --verbose /Users/zhouronghua/IDES/flutter/bin/flutter doctor --verbose [✓] Flutter (Channel master, 2.1…...

30天学会QT---------------大项目之在线考试系统

前段时间真的很忙很忙,忙完这段时间,总算是有空来写文章了,开始写的时候我就以为能够有时间准备和写这个,但是发现有时候忙着忙着就忘记了,没有办法来写项目,真的是非常尴尬。 现在有时间了,就有充分的时间来写了。 为了避免笔记断更,我决定先存稿来写。 1、如何规划项…...

搜维尔科技:力反馈主手—手术机器人应用〈腔镜手术机器人平台—进入手术室动物实验〉

力反馈主手—手术机器人应用〈腔镜手术机器人平台—进入手术室动物实验〉 搜维尔科技&#xff1a;力反馈主手—手术机器人应用〈腔镜手术机器人平台—进入手术室动物实验〉...

缓存技术实战[一文讲透!](Redis、Ecache等常用缓存原理介绍及实战)

目录 文章目录 目录缓存简介工作原理缓存分类1.按照技术层次分类2.按照应用场景分类3.按照缓存策略分类 应用场景1.硬件缓存2.软件缓存数据库缓存Web开发应用层缓存 3.分布式缓存4.微服务架构5.移动端应用6.大数据处理7.游戏开发 缓存优点缓存带来的问题 常见常用Java缓存技术1…...

初识es(elasticsearch)

初识elasticsearch 什么是elasticsearch&#xff1f;&#xff1a; 一个开源的分部署搜索引擎、可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能。 什么是文档和词条&#xff1f; 每一条数据就是一个文档对文档中的内容进行分词&#xff0c;得到的词语就是词条 什么是正向…...

AI在线免费视频工具2:视频配声音

1、视频配声音 https://deepmind.google/discover/blog/generating-audio-for-video/ https://www.videotosoundeffects.com/ &#xff08;免费在线使用&#xff09;...

Kafka 如何保证消息顺序及其实现示例

Kafka 如何保证消息顺序及其实现示例 Kafka 保证消息顺序的机制主要依赖于分区&#xff08;Partition&#xff09;的概念。在 Kafka 中&#xff0c;消息的顺序保证是以分区为单位的。下面是 Kafka 如何保证消息顺序的详细解释&#xff1a; ⭕分区内消息顺序 顺序写入&#…...

从5G到Wi-Fi:深入浅出聊聊Eb/N0这个‘归一化‘指标到底牛在哪

从5G到Wi-Fi&#xff1a;深入浅出聊聊Eb/N0这个"归一化"指标到底牛在哪 想象你站在两个不同的菜市场门口&#xff1a;一个摊位密集人声鼎沸&#xff0c;另一个宽敞安静但摊主吆喝声微弱。如果只比较整体噪音水平&#xff08;类似SNR&#xff09;&#xff0c;可能会得…...

Z-Image-Turbo-辉夜巫女开发者案例:对接Stable Diffusion WebUI插件生态的兼容方案

Z-Image-Turbo-辉夜巫女开发者案例&#xff1a;对接Stable Diffusion WebUI插件生态的兼容方案 1. 引言&#xff1a;当定制模型遇上主流生态 如果你是一位AI绘画的开发者或爱好者&#xff0c;手里有一个精心调校的、专门生成“辉夜巫女”风格的文生图模型&#xff0c;你可能会…...

网易云音乐评论爬虫实战:破解加密接口抓取数据

一、接口分析&#xff1a;找准评论数据请求入口 在抓取网易云音乐歌曲评论时&#xff0c;我们不难发现&#xff0c;页面并不会随着翻页刷新跳转&#xff0c;评论的加载属于异步AJAX请求。这类接口有一个明显特点&#xff1a;接口地址固定不变&#xff0c;分页切换完全依靠请求载…...

解锁AI原生应用领域多代理系统的潜力

解锁AI原生应用领域多代理系统的潜力 关键词:多代理系统(MAS)、AI原生应用、智能体(Agent)、协作式AI、涌现行为 摘要:在AI从“工具辅助”向“原生驱动”进化的今天,多代理系统(Multi-Agent System, MAS)正成为构建复杂智能应用的核心引擎。本文将通过生活类比、技术原…...

FlashAttention 终极指南:如何实现4倍加速与20倍内存优化的革命性技术

FlashAttention 终极指南&#xff1a;如何实现4倍加速与20倍内存优化的革命性技术 【免费下载链接】flash-attention Fast and memory-efficient exact attention 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fl/flash-attention FlashAttention 是一种革命性的注意…...

Python AI用例生成全链路实践(含12个工业级代码片段+GPT-4/Claude/Llama3对比基准)

第一章&#xff1a;Python AI用例生成全链路实践概览AI用例生成是将业务需求快速转化为可执行AI解决方案的关键环节&#xff0c;涵盖从问题定义、数据准备、模型选型、提示工程、评估验证到部署集成的完整闭环。本章聚焦基于Python生态的端到端实践路径&#xff0c;强调可复现性…...

Python AI用例生成效率提升300%:从零搭建可复用的Prompt工程流水线

第一章&#xff1a;Python AI用例生成效率提升300%&#xff1a;从零搭建可复用的Prompt工程流水线在AI应用开发中&#xff0c;重复编写、调试和验证Prompt严重拖慢用例迭代速度。本章介绍一种基于Python的轻量级Prompt工程流水线&#xff0c;通过模板化、版本化与自动化执行三重…...

前端面试高频考点总结(不仅有考点,还有对应解答)

2026年 AI面试 经验分享 前端面试核心要点 技术考察转向实际场景与新兴技术&#xff0c;重点包括&#xff1a; JavaScript/TypeScript核心机制与编码能力React/Vue3的高阶特性与原理工程化与性能优化体系网络/安全与综合性场景题 3-5年经验者需突出&#xff1a; 技术原理深度&a…...

OpenCore Legacy Patcher:3大突破让旧Mac重获新生的系统兼容性优化指南

OpenCore Legacy Patcher&#xff1a;3大突破让旧Mac重获新生的系统兼容性优化指南 【免费下载链接】OpenCore-Legacy-Patcher 体验与之前一样的macOS 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpenCore-Legacy-Patcher OpenCore Legacy Patcher&#xff08;O…...

医疗工作者的AI助手:MedGemma在症状鉴别诊断中的实战应用

医疗工作者的AI助手&#xff1a;MedGemma在症状鉴别诊断中的实战应用 1. 医疗AI的新范式&#xff1a;透明化诊断推理 在繁忙的临床工作中&#xff0c;医生们常常面临这样的挑战&#xff1a;如何在有限时间内准确识别症状组合背后的病因&#xff1f;传统方法依赖个人经验记忆和…...