中文软件国际化理论及方法研究

来源 :中国地质大学(武汉) | 被引量 : 0次 | 上传用户:qhjiso
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在国际化的背景下,企业应用软件也需进行国际化以满足不同市场的需求。很多开发语言都提供对国际化的支持,为软件国际化开发提供了基础。但是与单语种软件相比,软件国际化开发有其特点和难点,所使用的框架也有所区别。   软件国际化(Internationalization,简称I18N)就是在软件创建初期,在以完全支持英文的一般编程语言、编译、开发基础上,为适应更广泛的语言和文化习俗,在软件设计结构和机制上支持多语言的扩展特性。软件国际化是不对软件系统使用者作任何假设的开发方法,软件可在不同国家或地区被不同语言的用户所使用。这包括了使用者的语言、文字编码方式、习惯数据表达方式、书写方式、宗教信仰等。   国际化软件和单一语言软件相比,主要具有全球可用性、本地化能力、单一二进制和多语言支持能力等特点。   全球可用性是软件国际化设计的目标,国际化软件为其不同语言版本提供一致的外观、风格和功能,具有在多种语言环境下运行的能力,能适应不同的国家区域和文化习惯。本地化能力指国际化软件不用修改源代码即可本地化为不同语言版本,并且保证本地化后仍具有正确界面和能被正确运行。在软件设计的开始阶段,就要遵循良好的软件本地化能力开发方法,以确保软件产品具有良好的本地化能力。在软件创建初期,就在软件设计结构和机制上支持多语言的扩展特性,为各种不同语言版本创建单一二进制、全球可用的内核。完全全球化后的功能二进制文件,不用再做修改就可用于该软件的任何一种语言版本。国际化软件应该支持不同语言文字的输入、输出和显示。   中文软件的国际化同样需要遵循软件国际化的一般标准,但是在中文操作系统下开发的软件,有其不利于全球可用性的本土化特征,缺乏国际化意识。大量的硬编码和需要本地化的资源存在于源代码中,没有通用性的字符集编码方式等等,这些都成为中文软件本地化的障碍,大大延缓了中文软件走向国际市场的步伐。本文通过对软件国际化与本地化概念及对于软件行业发展重大意义的理解,分析中文软件设计开发及国际化现状,提出了中文软件国际化的思想:   1.使用国际通用字符集编码标准Unicode;   2.资源的分离;   3.多语言用户界面(MUI)技术。   并以这些软件国际化思想为指导思想,提出改造中文软件为国际化软件的具体方法:将源代码向Unicode移植;Win32程序开发使用纯资源动态链接库(DLL)技术,JAVA程序开发使用属性文件或资源绑定类技术,将源代码中可本地化的资源分离出来以实现软件的多语言用户界面。
其他文献
随着信息化的进展,以智慧城市为代表的新兴应用场景促进了新型协同计算模式的产生。其特征是计算向数据端靠拢,终端节点数目急剧增加且具有局部智能、物理环境及自身资源状态复
在知识全球化以及移动互联网普及的背景下,在线学习环境正以多样化的方式进入到学校教育和社会教育,在线课程数量及用户数量呈爆炸式增长。个性化学习强调以学习者为主体,并针对
WebGIS是GIS技术与Web技术集成的产物,它具有信息共享方便、访问范围广、扩展空间大、平衡高效的计算负载、维护及升级方便等特点,这使得在矿山信息化建设中充分利用GIS技术成
虚拟现实和网络技术已经极大地改变人类生活和工作方式。虚拟现实(Virtual Reality,简称VR)技术是二十世纪末才兴起的一门综合性信息技术,其本质是运用计算机对现实世界或者虚
无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,简称WSNs)是由大量低成本、具有传感,数据处理和无线通信能力的传感器节点通过自组织方式形成的网络,目的是协作地采集、处理和传输网
随着互联网(Internet)规模的迅速扩展,以及日趋复杂化与商业化,越来越多的应用被迁移到IP网络上,如音视频交互、IPTV、网络游戏,它们对IP网络服务质量的需求也越来越强烈。然而,起
随着手机和网络的普及,第三代(3rd Generation)数字通信战略的发展和实施,游戏产业的日益发展,移动游戏的开发逐渐成为市场的一个热点。手机体闲娱乐应用的市场发展趋势已经逐渐
信息技术高速发展,人们对于计算机的依赖日益增强。软件作为人们与计算机硬件的交互工具,也在呈现爆发式的增长。软件测试作为保证软件质量和可靠性的重要手段,受到了人们的广泛
随着无线通信、电子与传感技术的发展,无线传感器网络引起了人们的广泛关注,它在国家安全、环境监测、交通管理、空间探索、灾难预防等领域具有重大的应用价值。传感器网络是由
SVM算法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,该算法使用结构风险最小化原则替代经验风险最小化原则,克服了一些长期困扰其他模式识别方法的问题。SVM能较好地解决小样本