CB10.3.3安卓小项目出现奇葩错误

ooolinux 2020-12-08 10:31:29
小项目动态申请权限,访问图库,出现奇葩错误:
本来我的代码是if权限申请成功就访问图库,执行结果却程序直接结束。
我重启程序再来这个流程,出现一个不知道谁写的如下窗口:

其实我自己的窗口提示是权限申请成功的。

我唯一能解释的是,编译过程代码文件被动态替换了,程序直接结束很简单,执行一条会抛出异常的语句也会使程序结束(比如Image->Bitmap->Assign(Bitmap)不小心写成Image->Assign(Bitmap)),结束前文件记录一下,下次再来这个流程,因为有文件记录了,就不结束程序,而是显示一个如图的窗口。但我不知道的是,这件事是谁干的,是我的“朋友”恶作剧,还是我用D版软件引起了英巴公司员工的注意?

动态申请权限并访问图库的代码单独新建一个项目,是成功的,而且我先做的这件事。然后我原来10.3.2编译那个小项目的时候出现Linking错误(不排除有干扰的原因)。然后百度网盘下载repack版的10.3.3,因为只有一二十K的下载速度,就花了两天多,这期间可能被恶搞了。

不知道有没有别的解释?
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ooolinux 2020-12-28
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引用 7 楼 sczyq 的回复:
虽然开发时权限已经加进去了,但运行时可能还需要手工分配给他权限

打开权限管理(在系统配置里),分给你的APP需要的权限

然后再打开APP运行, 我就遇到过这样的问题

好的
sczyq 2020-12-28
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虽然开发时权限已经加进去了,但运行时可能还需要手工分配给他权限 打开权限管理(在系统配置里),分给你的APP需要的权限 然后再打开APP运行, 我就遇到过这样的问题
ooolinux 2020-12-09
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引用 5 楼 ooolinux 的回复:
果然是这个原因,原来 READ_EXTERNAL_STORAGE 和 WRITE_EXTERNAL_STORAGE 权限要同时申请,我出于最简化只申请了 READ_EXTERNAL_STORAGE,读权限是申请成功的,但是只有读权限居然无法访问图库,非要同时申请写权限。

我单独新建的测试项目,是读、写外部存储和照相机三个权限一起申请的,然后访问图库没有问题。然后那个项目只申请了读外部存储权限,一直没反应过来出错原因,状态不好了。
ooolinux 2020-12-09
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果然是这个原因,原来 READ_EXTERNAL_STORAGE 和 WRITE_EXTERNAL_STORAGE 权限要同时申请,我出于最简化只申请了 READ_EXTERNAL_STORAGE,读权限是申请成功的,但是只有读权限居然无法访问图库,非要同时申请写权限。
tanqth 2020-12-09
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你这明显就是没有写权限啊。你的授权没有成功。
ooolinux 2020-12-09
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引用 3 楼 tanqth 的回复:
[quote=引用 2 楼 ooolinux 的回复:][quote=引用 1 楼 tanqth 的回复:]你这明显就是没有写权限啊。你的授权没有成功。

我自己的窗口显示权限申请是成功的。[/quote]

你自己的窗体搞错了而已。[/quote]
如果只申请读外部存储权限,需要同时申请写外部存储权限吗?
tanqth 2020-12-09
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引用 2 楼 ooolinux 的回复:
[quote=引用 1 楼 tanqth 的回复:]你这明显就是没有写权限啊。你的授权没有成功。
我自己的窗口显示权限申请是成功的。[/quote] 你自己的窗体搞错了而已。
ooolinux 2020-12-09
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引用 1 楼 tanqth 的回复:
你这明显就是没有写权限啊。你的授权没有成功。

我自己的窗口显示权限申请是成功的。
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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