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到 https://pub.dev/packages 搜索 http 组件 https://pub.dev/packages/http ;
在前面的文章中我们在Flutter中的本地存储，我们可以将用户的数据存储在移动设备上，但是当用户清空设备或者更换设置这些用户存储的信息就会面临丢失的问题。那么，我们就不得不考虑将用户的信息存储一个第三方的地方，没错就是服务器。
Flutter推出来已经有一段时间了，前一阵Google IO大会后发布了Beta3。基于Flutter的 app可以一次编写，同时在Android和iOS平台上跑，并且能给用户带来完全原生的体验。我们都知道跨平台开发还有Hybrid，React Native以及Weex等方案，这些解决方案都是从Web开发的角度向Native开发演进，其技术基础都是HTML、CSS和Javascript等Web技术，对于没有接触过Web开发的Native app程序员来讲，门槛是比较高的。而Flutter给我的感觉是从Native开发向Web开发演进，Native app程序员应该能比较舒服的入门。
JSON 格式比较简单的话 , 使用自带的 dart:convert 包 , 手动进行 JSON 的序列化与反序列化的操作即可 ;
channel是无状态通信，一次send/reply后调用就结束了，类似http的无状态通信
不可否认 Flutter 是一个非常强大的移动应用开发框架，我们在技术架构选型时就是选用的 Flutter，特别是跨端能力属实很优秀，but 也逐渐发现在复杂的应用程序实现中，App 的性能会受到一些影响。
随着 Flutter 生态越来越完善，以及 Flutter 在性能上的高光表现，越来越多的模块将会通过 Flutter 来进行实现。为了更方便的与原生工程进行对接以及降低整体工程的耦合，Flutter 的开发模式也需要做成组件化的模式，拥有独立调试以及可拆卸的特性。原生工程在接入 Flutter 模块时，只需要在 gradle(pod) 中添加依赖，即可与 Flutter 模块进行交互。
easy win 帮助你提高效率 每日tips：Dart & Flutter Easy Wins 1-7 每日tips：Dart & Flutter Easy Wins 8-14 每日tips：Dart & Flutter Easy Wins 15-21 22. 使用 toStringAsFixed(n) 格式化一个有 n 位小数的数字。 📷 23. 你知道吗，Dart 支持字符串乘法。 📷 24. 一个构造器不够用？使用命名构造函数和初始化列表来获得更佳体验的 API。 📷 25. 优先使用工厂构造函
作者简介 Qifan，携程高级工程师，专注移动端开发；Yinuo，携程高级工程师，专注移动端开发；popeye，携程软件技术专家，关注移动端跨端技术，致力于快速，高性能地支撑业务开发。 一 、前言 携程酒店业务使用Flutter技术开发的时间快接近两年，这期间有列表页、详情页、相册页等页面使用了Flutter技术栈进行了跨平台整合，大大提高了研发效率。在开发过程中，也遇到了一些性能相关问题和用户反馈，比如长列表滚动卡顿、页面打开时间较长、页面打开后部分数据加载时间较长等问题。为解决这些问题，我们选用了多
VM中的任何Dart代码都是运行在隔离的isolate当中，isolate具有自己的内存(堆)和线程控制的隔离运行环境。VM可以同时具有多个isolate执行Dart的代码，但不同的isolate之间不能直接共享任何的状态，只能通过消息端口来进行通信。
FutureBuilder 本质是组件 : FutureBuilder 构造好以后 , 会自动执行异步操作 , 并返回 Widget 组件 , 因此 FutureBuilder 也是一个组件 , 在不同的状态下显示不同样式的组件 ;
Dart VM 从某种意义上说是一个虚拟机，它为高级编程语言提供了一个执行环境，「但这并不意味着 Dart 在 Dart VM 上执行时总是需要被解释或 JIT 编译的」。
Flutter邀请你用Dart语言开发你的移动应用，一套代码可以同时构建Android和iOS。但是Dart不会编译成Android’s Dalvik字节码，在iOS上也不会有Dart/Objective-C的绑定。这意味你的Dart代码并不会直接访问平台特定的API，即 iOS Cocoa Touch 以及 Android SDK的API。
Flutter 开发中，Json 数据解析一直是一个痛点，特别是对于从 iOS、Android 或者 Java 转过来的开发者来说尤为明显，在上述平台上开发者习惯了将 Json 数据解析为对象实体然后进行使用，而在 Flutter 上要做到这一步则相对比较麻烦。
Doldrums是一款功能强大的逆向工程分析工具，主要针对的是Android端Flutter应用程序。
不同的项目复杂度以及用例都不同，对于一些较小的项目或者类似原型的的应用，使用代码生成可能有些大材小用，而对于有很多不同json模型的应用程序，使用手动序列化则除了无聊之外，有可能会产生不必要的问题和麻烦。
在没有类型检查的语言（JavaScript）中，当你需要从 https://api.github.com/users/icepy 获取数据来更新UI时，最大的可能也就是 JSON.parse 一下，然后直接 data['login'] 来使用，这并不是一个很好的注意。当你开始使用 TypeScript 时，也许你会：
依托于与 Skia 的深度定制及优化，Flutter 给我们提供了很多关于渲染的控制和支持，能够实现绝对的跨平台应用层渲染一致性。但对于一个应用而言，除了应用层视觉显示和对应的交互逻辑处理之外，有时还需要原生操作系统（Android、iOS）提供的底层能力支持。比如，我们前面提到的数据持久化，以及推送、摄像头硬件调用等。
Flink首先会自动进行类型推断，但是对于一些带有泛型的类型，Java泛型的类型擦除机制会导致Flink在处理Lambda表达式的类型推断时不能保证一定能提取到类型。
本文将会通过具体的业务场景，由浅入深的引出Kotlin的一个bug，并告知大家这个bug的神奇之处，接着会带领大家去查找bug出现的原因，最后去规避这个bug。
目前主流的 Java 开发框架 Spring Boot，为了更方便集成 gRPC，自己开发了 spring-boot-starter-grpc，仅需简单的几行配置即可使用。相关使用文档如下：
https://www.cnblogs.com/liqipeng/p/9148545.html
之前上家公司主要是做移动端 H5 开发的，但相关技术和配套体系已经很成熟了，很难接触到背后的这套体系。
还记得电影《功夫》中火云邪神的一句话：天下功夫，无坚不破，唯快不破。在程序员的世界中，“快”一直是大家苦苦修炼，竞相追逐的终极目标之一，甚至到了“不择手段”、“锱铢必较”的地步。 一直使用json游离于各种编程语言和系统之间。一个偶然的机会碰到了Fastjson，被他的无依赖、易使用、应用广等特性深深吸引的同时，更被他出奇的“快”所震惊，在java界犹如一骑绝尘，旁人只能望其项背。很自然的一个想法涌上心头：FastJSON为何如此之快？于是定神来拔一拔其实现，一则膜拜大师的杰作，二则虚心偷技，三则方便来者学
--默认情况下，Windows Communication Foundation(WCF)使用称为数据协定序列化程序的序列化引擎对数据进行序列化和反序列化（与XML进行相互转换）
二进制序列化是公司内部自研微服务框架的主要的数据传输处理方式，但是普通的开发人员对于二进制的学习和了解并不深入，容易导致使用过程中出现了问题却没有分析解决的思路。本文从一次生产环境的事故引入这个话题，通过对于事故的分析过程，探讨了平时没有关注到的一些技术要点。二进制序列化结果并不像Json序列化一样具备良好的可读性，对于序列化的结果大多数人并不了解，因此本文最后通过实际的例子，对照MSDN的文档对于序列化结果进行详细解析，并意图通过本次分析对于二进制序列化的结果有直观和深入的认识。
Gson[1] 是 Google 推出的 Java Json 解析库，具有接入成本低、使用便捷、功能扩展性良好等优点，想必大家都很熟悉了。在这篇文章里，我们将讨论 Gson 的基本用法和以及主要流程的源码分析。
Flink DataStream 应用程序所处理的事件以数据对象的形式存在。函数调用时会传入数据对象，同时也可以输出数据对象。因此，Flink 在内部需要能够处理这些对象。当通过网络传输或者读写状态后端、检查点以及保存点时，需要对它们进行序列化和反序列化。为了能够更高效的做到这一点，Flink 需要详细了解应用程序处理的数据类型。Flink 使用类型信息的概念来表示数据类型，并为每种数据类型生成特定的序列化器、反序列化器以及比较器。
Jackson是一个比较流行的Json序列化和反序列化框架。本文以Jackson为例介绍TypeReference实现涉及泛型的反序列化，及TypeReference的实现原理。对于获取泛型类型信息的场景，TypeReference是一个可以参考的通用解决方案。
这次是介绍一个使用了Mybatis Pro的项目中遇到的问题。Mybatis是在Spring项目中非常常见的持久层框架。在享受其带来的便利的同时，也给SeriveMock带来了新的挑战。
在做Android或iOS开发时，经常会了解到MVC，MVP和MVVM。MVVM在移动端一度被非常推崇，虽然也有不少反对的声音，不过MVVM确实是不错的设计架构。
Gson 是 Google 提供的用来在 Java 对象和 JSON 数据之间进行映射的 Java 类库。可以使 JSON 字符串 和 Java 对象之间相互转换。
reFlutter是一款功能强大的逆向工程分析工具，该工具主要针对的是Flutter应用程序。该框架使用了已编译且重新封装的Flutter库来帮助广大研究人员对Flutter应用程序进行逆向工程分析。
本文不讨论完整的 C++ 反射技术，只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射，及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分，其他部分都是铺垫，可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载，每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本，或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农，程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候，大家会想：能否构造出一些 更好的工具，代替我们做那些无意
众所周知，在.NET中String是引用类型，具有不可变性，当一个String对象被修改、插入、连接、截断时，新的String对象就将被分配，这会直接影响到性能。但在实际开发中经常碰到的情况是，一个String对象的最终生成需要经过一个组装的过程，而在这个组装过程中必将会产生很多临时的String对象，而这些String对象将会在堆上分配，需要GC来回收，这些动作都会对程序性能产生巨大的影响。事实上，在String的组装过程中，其临时产生的String对象实例都不是最终需要的，因此可以说是没有必要分配的。
本文不讨论完整的C++反射技术，只讨论 结构体 (struct) 的 字段 (field) 反射，及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。 正文开始于 § 静态反射 部分，其他部分都是铺垫，可以略读。 打包后的代码可以通过 archived.zip下载，每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本，或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景 很多人喜欢把程序员称为 码农，程序员也经常嘲讽自己每天都在 搬砖。这时候，大家会想：能否构造出一些 更好的工具，代替我们做那些无意义的 体
要使用GSON库，Gson类需要实例化一个 com.google.GSON 的对象。GSON对象不维护任何状态，这个特性有助于在多个地方重用GSON对象。
disclaimer: 目前这只是一个想法，并没有落地的实现。我打算将这一思想在 quenya client 中实现。
在 Java 开发中，获取泛型这种操作虽不是很常用，但有时确实必须的，比如 将Json 字符串反序列化成对象的时候。今天就来介绍这个操作。
Jin，携程高级研发经理，专注移动技术开发；Dan，携程测试开发经理，关注数据挖掘以及数据在系统质量提升中的应用；Lanbo，携程软件技术专家，专注移动技术开发。
突然想解剖HashMap实现原理，Map链表的作者源码如何实现？也可以丰富一下自己的编程思想，也想让读者看见如何观看别人源码的思路和方法。所以心血来潮的我，就来解析HashMap底层原理！
作者简介 Jin，携程高级研发经理，专注移动技术开发；Dan，携程测试开发经理，关注数据挖掘以及数据在系统质量提升中的应用；Lanbo，携程软件技术专家，专注移动技术开发。 一、背景 APP性能提升一直是研发团队永恒的主题。在进行APP性能优化实践中，除了性能技术方案本身外，还会面临两方面问题：第一，APP的性能优化，不具有持续性，往往经过一段时间优化实践，效果明显，但是随着后续需求迭代和代码变更，APP性能很难维持在一个较好的水平上；第二，APP性能改善提升，缺乏一套科学量化手段进行衡量。 引⽤管理学
GSON 是 Google 提供的用来在 Java 对象和 JSON 数据之间进行映射的 Java 类库，可以快速的将一个 Json 字符转成一个 Java 对象，或者将一个 Java 对象转化为 Json 字符串。
以前就了解过Java泛型的实现是不完整的，最近在做一些代码重构的时候遇到一些Java泛型类型擦除的问题，简单的来说，Java泛型中所指定的类型在编译时会将其去除，因此List<String> 和 List 在编译成字节码的时候实际上是一样的。因此java泛型只能做到编译期检查的功能，运行期间就不能保证类型安全。我最近遇到的一个问题如下:
我叫 Gson，是一款开源的 Java 库，主要用途为序列化 Java 对象为 JSON 字符串，或反序列化 JSON 字符串成 Java 对象。从我的名字上，就可以看得出一些端倪，我并非籍籍无名，我出身贵族，我爸就是 Google，市值富可敌国。
先来看一些序列化例子，Gson 中的序列化意味着将 Java 对象映射成 JSON 数据格式，在接下来的教程中，我们会逐步介绍一些更复杂的情况，首先来看一个简单的例子：
.NET 代码分析提供旨在提高代码质量的规则。 这些规则分为设计、全球化、性能和安全性等领域。 某些规则特定于 .NET API 用法，而其他规则与通用代码质量相关。
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