ANDROID全埋点解决方案 9787111621492
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天津西青
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作者王灼洲
出版社机械工业出版社
ISBN9787111621492
出版时间2019-04
装帧平装
开本16开
定价89元
货号1201856653
上书时间2024-07-05
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商品详情
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作者简介
作者简介王灼洲资深Android开发工程师，有近10年Android 相关开发经验，靠前批Android研发工程师，开发和维护着靠前个商用的开源 Android & iOS 数据埋点 SDK。目前就职于神策网络科技（北京）有限公司公司，担任合肥研发中心负责人，是神策数据很早核心骨干员工。2009~2016就职于北京天宇朗通通信设备股份有限公司公司新产品部，担任 Android 系统工程师。神策数据神策数据是专业的大数据分析平台服务提供商，致力于帮助客户实现数据驱动。围绕用户级大数据分析和管理需求，推出神策分析、神策客景、神策自动化运营、神策智能推荐等产品。目前积累了中国银联、中国电信、百度视频、百联、万达、小米、广发证券等 600 余家付费企业用户的服务和客户成功经验，为客户全面提供指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务。
目录
推荐序前言章 全埋点概述11.1 Android View 类型31.2 View 绑定listener 方式7第2章 $AppViewScreen全埋点方案102.1 关键技术Application.Activity LifecycleCallbacks102.2原理概述112.3 案例122.4 完善方案242.5 扩展采集能力30第3章 $AppStart、$AppEnd全埋点方案333.1 原理概述343.2 案例353.3 缺点46第4章 $AppClick全埋点方案1：代理View.OnClickListener474.1 关键技术474.2 原理概述484.3 案例494.4 引入DecorView624.5 引入ViewTreeObserver.OnGlobalLayoutListener644.6 扩展采集能力674.7 缺点91第5章 $AppClick 全埋点方案2：代理Window.Callback925.1 关键技术925.2 原理概述935.3 案例935.4 扩展采集能力1015.5 缺点111第6章 $AppClick 全埋点方案3：代理View.AccessibilityDelegate1126.1 关键技术1126.1.1 Accessibility1126.1.2 View.AccessibilityDelegate1136.2 原理概述1146.3 案例1146.4 扩展采集能力1226.5 缺点129第7章 $AppClick全埋点方案4：透明层1307.1 原理概述1307.1.1 View onTouchEvent1307.1.2 原理概述1307.2 案例1317.3 扩展采集能力1397.4 缺点145第8章 $AppClick全埋点方案5:AspectJ1468.1 关键技术1468.1.1 AOP1468.1.2 AspectJ1488.1.3 AspectJ 注解1488.1.4 切点表达式1518.1.5 JoinPoint1538.1.6 call与execution区别1558.1.7 AspectJ 使用方法1578.1.8 通过Gradle 配置使用 AspectJ1578.1.9 自定义Gradle Plugin1628.1.10 发布 Gradle 插件1658.1.11 使用 Gradle Plugin1678.1.12 Plugin Project1688.2 原理概述1718.3 案例1718.4 完善方案1938.5 扩展采集能力1968.6 缺点202第9章 $AppClick全埋点方案6：ASM2039.1 关键技术2039.1.1 Gradle Transform2039.1.2 Gradle Transform 实例2079.1.3 ASM2139.2 原理概述2209.3 案例2209.4 完善2409.5 扩展采集能力2419.6 缺点2500章 $AppClick全埋点方案7：Javassist25110.1 关键技术25110.1.1 Javassist25110.1.2 Javassist基础25110.2 原理概述25510.3 案例25510.4 扩展采集能力2721章 $AppClick全埋点方案8：AST28011.1 关键技术28011.1.1 APT28011.1.2 Element28011.1.3 APT实例28211.1.4 javapoet29311.1.5 AST29511.2 原理概述29511.3 案例29511.4 完善方案30611.5 扩展采集能力30811.6 缺点317
内容摘要
内容简介这是一本实战为导向的、翔实的Android全埋点技术与解决方案手册，是靠前知名大数据公司神策数据在该领域多年实践经验的总结。由神策数据合肥研发中心负责人亲自执笔，他在Android领域有近10年研发经验，开发和维护着知名的商用开源 Android & iOS 数据埋点SDK。本书详细阐述了 Android 全埋点的8种解决方案，涵盖各种场景，从0到1详解技术原理和实现步骤，并且提供完整的源代码，各级研发工程师均可借此实现全埋点数据采集，为市场解开全埋点的神秘面纱。8种Android全埋点解决方案包括：$AppClick 全埋点方案1：代理 View.OnClickListener、$AppClick 全埋点方案2：代理 Window.Callback$AppClick 全埋点方案3：代理 View.AccessibilityDelegate$AppClick 全埋点方案4：透明层$AppClick 全埋点方案5：AspectJ$AppClick 全埋点方案6：ASM$AppClick 全埋点方案7：Javassist$AppClick 全埋点方案8：：AST
主编推荐
（1）靠前知名大数据公司神策数据出品，多位行业专家联袂推荐。（2）作者是神策数据合肥研发中心负责人，有近10年Android开发经验，开发和维护着知名商用开源 Android & iOS 数据埋点 SDK。（3）全书详细阐述Android全埋点的8种解决方案，涵盖全埋点的各种场景，且都提供完整项目源码。
精彩内容
为什么要写这本书？转眼间，我从事Android研发工作已经有9个年头，作为国内批Android研发工作者，我见证了Android的发展历程，也开发和维护着国内个商用的开源Android & iOS 数据埋点SDK。我目前就职于神策数据，担任神策数据合肥研发中心负责人。神策数据是一家以重构中国互联网数据根基为使命的公司，十分重视基础数据的采集与建模。随着大数据行业的快速发展，数据采集也变得越来越重要，数据基础夯实与否，取决于数据的采集方式。埋点方式多种多样，按照埋点位置不同，可以分为前端（客户端）埋点与后端（服务器端）埋点。其中全埋点（无埋点）是目前较为流行的前端埋点方式之一。在服务数百家客户的过程中，我逐渐萌生出写此书的想法，原因有三：，国内企业对全埋点技术需求迫切，但是图书市场仍处空白。全埋点技术炙手可热，全埋点采用“全部采集，按需选取”的形式，对页面中所有交互元素的用户行为进行采集，通过界面配置来决定哪些数据需要进行分析，也被誉为“最全、最便捷、界面友好、技术门槛低”的数据采集方式。第二，市面上存在对全埋点概念过度包装的情况，希望本书能够揭开全埋点的神秘面纱。数据埋点技术在互联网（尤其是移动端）上使用非常普遍，一些数据分析服务厂商将全埋点概念经过包装后，作为核心技术来卖，给人神秘无比的感觉。第三，给企业带来价值，推动开发者参与大数据行业的生态建设。神策数据的采集技术一直在不断革新，神策SDK组件统称为OpenSasdk，包括C SDK、C++ SDK、CSharp SDK、Java SDK、Python SDK、PHP SDK、Ruby SDK、Golang SDK、Node SDK、APICloud SDK、Android SDK、iOS SDK等，神策数据愿意将一些成熟的技术与国内外开发者交流与分享，并已于2019年1月正式成立供IT开发者的分享、使用与交流技术的开源社区—Sensors Data开源社区，一方面能够更好地服务客户，推动企业的数字化转型；一方面借此造福同行，推动开发者参与数据行业生态建设。我希望通过此书全面公开Android 全埋点技术，从0到1进行详细介绍，尤其是控件点击事件全埋点采集的8种方法，并都提供了完整的项目源码。读者对象本书适用于初级、中级、不错水平的Android 开发工程师、技术经理、技术总监等。如何阅读这本书本书系统讲解了Android 全埋点的解决方案，特别是控件点击事件的全埋点采集，总结并归纳了如下8种解决方案，并且都提供了完整的项目源码。$AppStart、$AppEnd 全埋点方案$AppClick 全埋点方案1：代理 View.OnClickListener$AppClick 全埋点方案2：代理 Window.Callback$AppClick 全埋点方案3：代理 View.AccessibilityDelegate$AppClick 全埋点方案4：透明层$AppClick 全埋点方案5：AspectJ$AppClick 全埋点方案6：ASM$AppClick 全埋点方案7：Javassist$AppClick 全埋点方案8：AST勘误和支持由于作者的水平有限，编写时间仓促，以及技术不断地更新和迭代，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。为此，特意创建了一个网站：http://book.blendercn.org，读者可以将书中的错误发布在Bug勘误表页面中。同时，如果你遇到任何问题，也可以访问Q&A页面，我将尽量在线上为读者提供满意的解答。书中的全部源文件可以从上面这个网站下载，我会将相应的功能更新及时发布出来。如果你有更多的宝贵意见，也欢迎发送邮件至邮箱congcong009@gmail.com，期待能够得到你们的真挚反馈。致谢感谢神策数据创始人团队桑文锋、曹犟、付力力、刘耀洲在工作中的指导和帮助。感谢机械工业出版社华章公司的编辑杨福川老师，在这半年多的时间中始终支持我的写作，你的鼓励和帮助引导我能顺利完成全部书稿。谨以此书献给大数据行业的关注者和建设者！王灼洲2019年2月
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