MYCloudKit 开源项目教程
1. 项目介绍
MYCloudKit 是一个开源框架,旨在简化并自动化 iOS 应用中 CloudKit 的同步、删除和获取操作。它允许开发者通过简单的协议遵循和 API 调用,将数据模型与 CloudKit 记录之间进行映射和同步,从而使得数据在不同设备之间保持同步。
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要将 MYCloudKit 添加到你的项目中。你可以通过 CocoaPods、Carthage 或直接将源代码拖入项目来实现。
CocoaPods:
在 Podfile 中添加以下行:
pod 'MYCloudKit'
然后执行 pod install
。
Carthage:
在 Cartfile 中添加以下行:
github "mufasaYC/MYCloudKit"
然后执行 carthage update
并将生成的框架拖入你的项目。
初始化
在你的应用启动时,初始化 MYSyncEngine 并设置代理:
let syncEngine = MYSyncEngine()
syncEngine.delegate = self // 确保你的类实现了 MYSyncDelegate 协议
定义模型
让你的模型遵循 MYRecordConvertible
协议:
struct Task: MYRecordConvertible {
let id: String
let title: String
let isDone: Bool
let project: Project
var myRecordID: String {
return id
}
var myRecordType: String {
return "Task"
}
var myRootGroupID: String? {
return project.id
}
var myProperties: [String: MYRecordValue] {
return [
"title": .string(title),
"isDone": .bool(isDone),
"project": .reference(project, deleteRule: .deleteSelf)
]
}
}
同步数据
创建一个任务实例并同步到 CloudKit:
let task = Task(id: "task123", title: "Finish homework", isDone: false)
syncEngine.sync(task)
确保正确处理数据的依赖关系,例如,一个任务应该在其所属项目之后同步。
删除数据
删除一个任务:
syncEngine.delete(task)
默认情况下,CloudKit 不会级联删除引用该任务的记录。如果你想删除所有相关记录,可以将 shouldDeleteChildRecords
参数设置为 true
。
获取数据
从 CloudKit 获取更新:
await syncEngine.fetch()
3. 应用案例和最佳实践
处理数据依赖
当你有多个相互引用的模型时,确保你通过实现 syncableRecordTypesInDependencyOrder
方法来正确设置它们的同步顺序:
func syncableRecordTypesInDependencyOrder() -> [MYRecordType] {
return ["Project", "Task", "Subtask"]
}
利用 CloudKit 分享
如果你的应用支持分享功能,可以利用 CloudKit 的 CKShare
:
let (share, container) = try await syncEngine.createShare(with: "Shared Task List", for: task)
let controller = UICloudSharingController(share: share, container: container)
// 呈现控制器或包装成 UIViewControllerRepresentable
确保在你的 Info.plist
文件中设置了 CKSharingSupported
并将其值设为 true
。
4. 典型生态项目
目前没有直接列出与 MYCloudKit 相关的生态项目。不过,开发者可以查找其他利用 CloudKit 进行数据同步的开源项目,以及为 Swift 开发提供帮助的工具和库,来丰富自己的应用功能。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
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