Entwicklungsumgebung: Android Studio 4.1 integriert den Emulator
Neben der Einbindung des Android-Emulators bietet die IDE einen Import für TensorFlow-Lite-Modelle, für mobile Machine-Learning-Apps.
(Bild: Arthur_Shevtsov/Shutterstock.com)
Fünf Monate nach der letzten Hauptversion ist Android Studio 4.1 erschienen. Das Release bringt zahlreiche Ergänzungen mit, darunter einen integrierten Debugger, vereinfachte Integration von TensorFlow Lite für Machine-Learning-Projekte und eine Anbindung an die Dependency-Injection-Bibliothek Dagger.
Eine Frage des Designs
Außerdem legt die Entwicklungsumgebung beim Anbinden der von Google entwickelten Designsprache Material Design nach. Vorlagen im New Project-Dialog verwenden neuerdings standardmäßig Material Design Components (MDC) und passen sich den aktualisierten Richtlinien für Themes und Stile an. So lassen sich unter anderem Dark Themes erstellen.
In den Build-Dateien für Gradle haben die Projekte nun als Dependency com.google.android.material:material, und für die Oberflächengestaltung dienen die in Theme.MaterialComponents definierten Themes als Eltern, darunter DayNight für das Dark Theme.
Eingebaute Testumgebung
Eine Anbindung an den Android-Emulator zum Testen von Apps auf der Workstation bietet Android Studio bereits seit längerer Zeit. Nun integriert die IDE den Emulator direkt in ein eigenes Toolfenster, das sich über File | Settings | Tools | Emulator | Launch in Tool Window aktivieren lässt. Entwicklerinnen und Entwickler können aus Android Studio heraus Screenshots vom Emulator erstellen und den virtuellen Bildschirm rotieren.
(Bild: Google)
Eine weitere nennenswerte Neuerung ist der Database Inspector, der über View | Tool Windows | Database Inspector verfügbar ist. Er bietet einen Einblick in Datenquellen, die mit der Jetpack-Library Room oder direkt als SQLite-Datenbank eingebunden sind. Der Inspector baut eine Liveverbindung zur Datenquelle auf und ermöglicht neben dem Betrachten auch das Ändern der Inhalte, sodass laufende Apps auf die modifizierten Einträge zugreifen.
Bühne für schlanke Modelle
Für mobile Machine-Learning-Anwendungen hat sich auf Android das Framework TensorFlow Lite etabliert. Es baut auf das ebenfalls von Google initiierte ML-Framework TensorFlow auf und bietet Werkzeuge, um die mit dem großen Bruder erstellten Modelle für mobile Endgeräte sowie IoT und Embedded Devices umzuwandeln, zu optimieren und auf den Geräten zu verwenden.
Android Studio bietet neuerdings eine Importfunktion zum Verwenden der TensorFlow-Lite-Modelle. Dabei erstellt die IDE Klassen in Kotlin und Java, mit denen der direkte Zugriff auf das Modell möglich ist. Beim Doppelklick auf eine .tflite-Datei bietet die IDE eine Ansicht auf das darin enthaltene Modell.
(Bild: Google)
Was wolltest du mit dem Dolche? Sprich!
Eine weitere Integration betrifft die Dependency Injection: Der Editor von Android Studio verarbeitet die Informationen der Android-Library Dagger. Der Editor bietet neben dem Code Icons, um direkt von einer Methode, die einen bestimmten Typ nutzt, zum zugehörigen Provider zu springen. Umgekehrt steht dort ein sogenanntes Gutter Icon, das beim Klick aufführt, wo die Dependency genutzt wird. Der Begriff "Gutter Icon" stammt von JetBrains, dem Toolhersteller hinter der IntelliJ IDEA, die wiederum die Basis für Android Studio ist.
Weitere Neuerungen in Android Studio 4.1 wie der Export von C/C++-Dependencies aus AARs (Android Archive Library) und der Emulation neuer Gerätetypen unter Android 11 lassen sich dem Android-Entwicklerblog entnehmen. Das aktuelle Release steht auf der Download-Seite für Windows, macOS, Linux und Chrome OS zur Verfügung.
(rme)