多图请求需要 自定义ImageRequest.

先显示低分辨率的图,然后是高分辨率的图

假设你要显示一张高分辨率的图,但是这张图下载比较耗时。与其一直显示占位图,你可能想要先下载一个较小的缩略图。

这时,你可以设置两个图片的URI,一个是低分辨率的缩略图,一个是高分辨率的图。

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Uri lowResUri, highResUri;
DraweeController controller = Fresco.newDraweeControllerBuilder()
    .setLowResImageRequest(ImageRequest.fromUri(lowResUri))
    .setImageRequest(ImageRequest.fromUri(highResUri))
    .setOldController(mSimpleDraweeView.getController())
    .build();
mSimpleDraweeView.setController(controller);

动图无法在低分辨率那一层显示。

缩略图预览

本功能仅支持本地URI,并且是JPEG图片格式

如果本地JPEG图,有EXIF的缩略图,image pipeline 可以立刻返回它作为一个缩略图。Drawee 会先显示缩略图,完整的清晰大图在 decode 完之后再显示。

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Uri uri;
ImageRequest request = ImageRequestBuilder.newBuilderWithSource(uri)
    .setLocalThumbnailPreviewsEnabled(true)
    .build();

DraweeController controller = Fresco.newDraweeControllerBuilder()
    .setImageRequest(request)
    .setOldController(mSimpleDraweeView.getController())
    .build();
mSimpleDraweeView.setController(controller);

加载最先可用的图片

大部分时候,一张图片只有一个 URI。加载它,然后工作完成~

但是假设同一张图片有多个 URI 的情况。比如,你可能上传过一张拍摄的照片。原始图片太大而不能上传,所以图片首先经过了压缩。在这种情况下,首先尝试获取本地压缩后的图片 URI,如果失败的话,尝试获取本地原始图片 URI,如果还是失败的话,尝试获取上传到网络的图片 URI。直接下载我们本地可能已经有了的图片不是一件光彩的事。

Image pipeline 会首先从内存中搜寻图片,然后是磁盘缓存,再然后是网络或其他来源。对于多张图片,不是一张一张按上面的过程去做,而是 pipeline 先检查所有图片是否在内存。只有没在内存被搜寻到的才会寻找磁盘缓存。还没有被搜寻到的,才会进行一个外部请求。

使用时,创建一个image request 数组,然后传给 ControllerBuilder :

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Uri uri1, uri2;
ImageRequest request = ImageRequest.fromUri(uri1);
ImageRequest request2 = ImageRequest.fromUri(uri2);
ImageRequest[] requests = { request1, request2 };

DraweeController controller = Fresco.newDraweeControllerBuilder()
    .setFirstAvailableImageRequests(requests)
    .setOldController(mSimpleDraweeView.getController())
    .build();
mSimpleDraweeView.setController(controller);

这些请求中只有一个会被展示。第一个被发现的,无论是在内存,磁盘或者网络,都会是被返回的那个。pipeline 认为数组中请求的顺序即为优先顺序。

自定义 DataSource Supplier

为了更好的灵活性,你可以在创建 Drawee controller 时自定义 DataSource Supplier。你可以以 FirstAvailiableDataSourceSupplier,IncreasingQualityDataSourceSupplier为例自己实现 DataSource Supplier,或者以AbstractDraweeControllerBuilder为例将多个 DataSource Supplier 根据需求组合在一起。

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