FastPdfKit 开源项目教程
2025-05-23 17:42:24作者:范垣楠Rhoda
1. 项目介绍
FastPdfKit 是一个为 iOS 应用程序设计的 PDF 阅读库。它解决了使用 QuickLook 阅读 PDF 文档时遇到的性能问题和缺失功能。FastPdfKit 提供了侧滚动、带高亮结果的搜索、预览和缩略图、文本提取、覆盖视图、嵌入式多媒体、针对不同设备的优化、单页和双页显示等功能。该库适用于所有 iOS 版本,并且支持 Retina 显示优化。
2. 项目快速启动
要快速启动 FastPdfKit 项目,请按照以下步骤操作:
-
克隆 GitHub 仓库到本地环境:
git clone https://github.com/mobfarm/FastPdfKit.git -
在 Xcode 中打开你的现有项目。
-
在 Finder 中打开下载的文件夹,找到
FastPdfKit.embeddedframework。 -
将框架拖到 Xcode 工作区。
-
继承项目选项:选择项目的 "Info" 选项卡,然后在 "Configurations" 行中选择
FastPdfKitFramework。 -
打开框架的资源文件夹,找到
Snippets.txt文件。 -
在你的控制器接口文件中复制以下代码:
#import <FastPdfKit/FastPdfKit.h> @class MFDocumentManager; -(IBAction)actionOpenPlainDocument:(id)sender; -
在你的控制器实现文件中复制以下代码:
-(IBAction)actionOpenPlainDocument:(id)sender{ /** 设置文档名称 */ NSString *documentName = @"Manual"; /** 获取临时目录以保存缩略图 */ NSArray *paths = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES); /** 设置缩略图路径 */ NSString *thumbnailsPath = [[paths objectAtIndex:0] stringByAppendingPathComponent:[NSString stringWithFormat:@"%@",documentName]]; /** 从应用包中获取文档 */ NSURL *documentUrl = [NSURL fileURLWithPath:[[NSBundle mainBundle] pathForResource:documentName ofType:@"pdf"]]; /** 实例化文档管理器 */ MFDocumentManager *documentManager = [[MFDocumentManager alloc] initWithFileUrl:documentUrl]; /** 实例化阅读器控制器 */ ReaderViewController *readerViewController = [[ReaderViewController alloc] initWithDocumentManager:documentManager thumbnailsPath:thumbnailsPath]; [self presentViewController:readerViewController animated:YES completion:nil]; }
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 文档预览应用:使用 FastPdfKit 作为核心库,为用户提供流畅的 PDF 阅读体验。
- 教育应用:集成 FastPdfKit 以允许学生查看和注释 PDF 格式的教科书和讲义。
最佳实践
- 性能优化:利用 FastPdfKit 的多线程和缓存机制来优化 PDF 文档的加载和渲染性能。
- 用户交互:定制 UI 元素和交互逻辑,以提供更符合应用风格的用户体验。
4. 典型生态项目
- PDF 注释工具:基于 FastPdfKit 开发,提供注释、高亮和标记功能。
- 文档管理应用:集成 FastPdfKit,允许用户管理、查看和编辑 PDF 文档。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255