CEF4Delphi:Delphi和Lazarus中的Chromium嵌入式框架集成
CEF4Delphi是一个开源项目,由Salvador Díaz Fau开发,旨在为使用Delphi或Lazarus/FPC开发的应用程序嵌入基于Chromium的浏览器。该项目支持Windows、Linux和MacOS三大主流操作系统,让开发者能够轻松在现代桌面应用中集成强大的Web渲染能力。
技术架构与特性
CEF4Delphi基于DCEF3和fpCEF3项目构建,继承了原有的许可证条款。当前版本使用CEF 142.0.10,包含Chromium 142.0.7444.135内核,提供了最新的Web技术支持。
该项目包含三个主要的组件体系:
- VCL组件:适用于传统Delphi Windows应用程序
- FireMonkey (FMX)组件:支持跨平台Delphi应用开发
- Lazarus组件:为Free Pascal编译器提供支持
多平台支持
CEF4Delphi提供了全面的跨平台支持,预编译的CEF二进制文件可从Spotify CDN下载:
- Windows 32位和64位版本
- Linux x86 64位版本
- Linux ARM 32位和64位版本(支持树莓派等ARM设备)
- MacOS x86 64位版本
开发环境兼容性
该项目在Delphi 13中开发和测试,同时兼容Delphi 6、Delphi XE、Delphi 10、Delphi 11以及Lazarus 4.4/FPC 3.2.2。演示程序已在Windows 10、Windows 11、Linux Mint 22.2和树莓派OS中验证通过。
丰富的演示示例
项目提供了大量演示程序,覆盖各种开发场景:
- Delphi_FMX_Linux:Linux平台FireMonkey应用
- Delphi_FMX_Mac:MacOS平台FireMonkey应用
- Delphi_FMX_Windows:Windows平台FireMonkey应用
- Delphi_VCL:传统VCL Windows应用
- Delphi_UniGUI:Web应用框架集成
- Lazarus各版本:包括Linux GTK2/GTK3/QT5/QT6、Windows、MacOS等
核心功能特性
CEF4Delphi封装了Chromium Embedded Framework的完整功能,包括:
- 现代Web标准支持(HTML5、CSS3、JavaScript ES6+)
- 硬件加速渲染
- WebGL和WebGPU支持
- 多媒体播放(音频、视频)
- 开发者工具集成
- 扩展插件支持
- 安全沙箱机制
应用场景
CEF4Delphi适用于多种开发场景:
- 现代化用户界面:使用Web技术构建丰富的应用界面
- 混合应用开发:结合本地功能与Web内容
- 嵌入式浏览器:在应用中集成完整的浏览器功能
- Web应用封装:将Web应用打包为桌面应用
- 跨平台开发:使用单一代码库 targeting multiple platforms
项目生态
CEF4Delphi是更广泛的Web集成生态系统的一部分,相关项目包括:
- WebView4Delphi:提供更轻量级的Web视图解决方案
- WebUI4Delphi:专注于用户界面集成的框架
- WebUI4CSharp:C#版本的WebUI集成方案
该项目基于成熟的CEF(Chromium Embedded Framework)项目构建,确保了与Chromium项目的同步更新和安全维护。
开发资源
项目提供了完整的文档和示例代码,开发者可以通过详细的安装指南快速上手。社区论坛为开发者提供了交流和技术支持的平台,活跃的社区确保了项目的持续发展和问题解决。
对于需要旧版Windows支持(如Windows XP、Vista、7、8/8.1)的用户,项目提供了专门的版本分支,确保在各种环境下的兼容性。
CEF4Delphi为Delphi和Lazarus开发者提供了一个强大而稳定的Web集成解决方案,让传统桌面应用开发能够充分利用现代Web技术的优势,创建出功能丰富、界面美观的跨平台应用程序。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00