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你好，我是朱涛。上节课我给你布置了一份考试题，你完成得怎么样了呢？这节课呢，我会来告诉你我是如何用Kotlin来做这个图片处理程序的，供你参考。
由于上节课我们已经做好了前期准备，所以这里我们直接写代码就行了。
1.0版本
对于图片反转和裁切的这个问题，如果一开始你就去想象一个大图片，里面有几万个像素点，那你可能会被吓到。但是，如果你将数据规模缩小，再来分析的话，你会发现这个问题其实很简单。
这里，我们就以一张4X4像素的照片为例来分析一下。
这其实就相当于一个抽象的模型，如果我们基于这张4X4的照片，继续分析翻转和裁切，就会容易很多。我们可以来画一个简单的图形：
上面这张图，从左到右分别是原图、横向翻转、纵向翻转、裁切。其中，翻转看起来是要复杂一些，而裁切是最简单的。
我们先来处理裁切。对于裁切，其实只需要将图片当中某个部分的像素拷贝到内存，然后存储成为一张新图片就行了。
/** * 图片裁切 /fun Image.crop(startY: Int, startX: Int, width: Int, height: Int): Image { val pixels = Array(height) { y -> Array(width) { x -> getPixel(startY + y, startX + x) } } return Image(pixels)}以上代码中，我们创建了一个新数组pixels，它的创建方式是通过Lambda来实现的，而Lambda当中最关键的逻辑，就是 getPixel(startY + y, startX + x)，也就是从原图当中取像素点。
这代码是不是比你想象中简单很多？其实，图片的翻转也是一样的。只要我们能找出坐标的对应关系，代码也非常简单。
可以看到，对于原图的(1, 0)这个像素点来说，它横向翻转以后就变成了(2, 0)。所以，对于(x, y)坐标来说，横向翻转以后，就应该变成(width-1-x, y)。找到这个对应关系以后，我们就直接抄代码了！
/* * 横向翻转图片 /fun Image.flipHorizontal(): Image { val pixels = Array(height()) { y -> Array(width()) { x -> getPixel(y, width() - 1 - x) } } return Image(pixels)}可见，以上这段代码几乎跟裁切是一模一样的，只是说，裁切要限制宽高，而翻转则是跟原图保持一致。
看到这里，相信你也马上就能想明白纵向翻转的代码该如何写了！
我们还是以(1, 0)这个像素点为例，在纵向翻转以后就变成了(1, 3)，它们的转换规则是(x, height-1-y)。
/* * 纵向翻转图片 */fun Image.flipVertical(): Image { val pixels = Array(height()) { y -> Array(width()) { x -> getPixel(height() - 1 - y, x) // 改动这里 } } return Image(pixels)}所以说，只要我们能找到中间的转换关系，纵向翻转的代码，只需要在横向翻转的基础上，改动一行即可。
单元测试
其实针对图像算法的单元测试，我们最好的方式，就是准备一些现有的图片案例。比如说，我们随便找一张图，用其他的软件工具，对它进行翻转、裁切，然后存储起来。比如还是这四张图：
我们可以把处理后的图片保存在单元测试的文件夹下，方便我们写对应的测试用例。
那么，有了这些图片之后，我想你应该就能想到要怎么办了。这时候，你只需要写一个图片像素对比的方法checkImageSame()就好办了。
private fun checkImageSame(picture: Image, expected: Image) { assertEquals(picture.height(), expected.height()) assertEquals(picture.width(), expected.width()) for (row in 0 until picture.height()) { for (column in 0 until picture.width()) { val actualPixel = picture.getPixel(row, column) val expectedPixel = expected.getPixel(row, column) assertEquals(actualPixel, expectedPixel) } }}其实，这个函数的思路也很简单，就是逐个对比两张图片之间的像素，看看它们是不是一样的，如果两张图所有的像素都一样，那肯定就是一样的。
有了这个方法以后，我们就可以快速实现单元测试代码了。整体流程大致如下：
@Testfun testCrop() { val image = loadImage(File("$android.png")) val height = image.height() / 2 val width = image.width() / 2 val target = loadImage(File("$android_half_crop.png")) val crop = image.crop(0, 0, width, height) checkImageSame(crop, target)}@Testfun testFlipVertical() { val origin = loadImage(File("$android.png")) val target = loadImage(File("$android_up_side_down.png")) val flipped = origin.flipVertical() checkImageSame(flipped, target)}@Testfun testFlipHorizontal() { val origin = loadImage(File("$android.png")) val target = loadImage(File("$android_flipped.png")) val flipped = origin.flipHorizontal() checkImageSame(flipped, target)}有了单元测试，我们就再也不用担心以后改代码的时候，不小心改出问题了。
好，那么到这里，1.0版本就算是完成了。我们接着来看看2.0版本。
2.0版本
2.0版本的任务，我们需要支持下载网络上面的图片，并且还要能够存起来。由于这是一个比较耗时的操作，我们希望它是一个挂起函数。
关于下载HTTP的图片，其实，我们借助OkHttp就可以简单实现。下面我们来看看代码。
补充：为了不偏离主题，我们不考虑HTTPS的问题。
fun downloadSync() { logX("Download start!") val okHttpClient = OkHttpClient().newBuilder() .connectTimeout(10L, TimeUnit.SECONDS) .readTimeout(10L, TimeUnit.SECONDS) .build() val request = Request.Builder().url(url).build() val response = okHttpClient.newCall(request).execute() val body = response.body val responseCode = response.code if (responseCode >= HttpURLConnection.HTTP_OK && responseCode < HttpURLConnection.HTTP_MULT_CHOICE && body != null ) { // 1， 注意这里 body.byteStream().apply { outputFile.outputStream().use { fileOut -> copyTo(fileOut) } } } logX("Download finish!")}以上代码中，有一个地方是需要注意的，我用注释标记了。也就是当我们想要把网络流中的数据存起来的时候，我们可以借助Kotlin提供的 IO扩展函数快速实现，这样不仅方便，而且还不用担心FileOutputStream调用close()的问题。这个部分的代码，在Java当中，是要写一堆模板代码的。
下载本身的功能实现以后，挂起函数的封装也就容易了。
suspend fun downloadImage(url: String, outputFile: File): Boolean { return withContext(Dispatchers.IO) { try { downloadSync() } catch (e: Exception) { println(e) // return@withContext 不可省略 return@withContext false } // return@withContext 可省略 return@withContext true }}这里，我们可以直接用 withContext，让下载的任务直接分发到IO线程。
代码写到这里，2.0版本要求的功能基本上就算是完成了。这样一来，我们就可以在main函数当中去调用它了。
fun main() = runBlocking { val url = "http://xxxx.jpg" val path = "$downloaded.png" downloadImage(url, File(path)) loadImage(File(path)) .flipVertical() .writeToFile(File("$download_flip_vertical.png")) logX("Done")}// 将内存图片保存到硬盘fun Image.writeToFile(outputFile: File): Boolean { return try { val width = width() val height = height() val image = BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB) for (x in 0 until width) { for (y in 0 until height) { val awtColor = getPixel(y, x) image.setRGB(x, y, awtColor.rgb) } } ImageIO.write(image, "png", outputFile) true } catch (e: Exception) { println(e) false }}/输出结果：================================Download start!Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================Download finish!Thread:DefaultDispatcher-worker-1================================================================DoneThread:main================================/
通过运行结果，我们会发现图片下载的任务，已经被分发到IO线程池了，而其他的代码仍然在主线程之上。
小结
其实，课程进行到这里，你就会发现，Kotlin和Java、C之类的语言的编程方式是完全不一样的。Kotlin提供了丰富的扩展函数，在很多业务场景下，Kotlin是可以大大减少代码量的。
另外，你也会发现，当你熟悉Kotlin协程以后，它的使用一点都不难。对于上面的代码，我们通过withContext(Dispatchers.IO)就能切换线程，之后，我们就可以在协程作用域当中随意调用了！
思考题
你觉得，我们在downloadImage()这个挂起函数内部，直接写死Dispatchers.IO的方式好吗？如果换成下面这种写法，会不会更好？为什么？
suspend fun downloadImage( coroutineContext: CoroutineContext = Dispatchers.IO, url: String, outputFile: File): Boolean { return withContext(coroutineContext) { try { downloadSync() } catch (e: Exception) { println(e) return@withContext false } return@withContext true }}