Swift-Markdown-UI 中动态字体缩放与自定义字体的正确使用方式
2025-06-26 17:47:31作者:贡沫苏Truman
在 SwiftUI 开发中,Swift-Markdown-UI 是一个强大的库,用于渲染 Markdown 内容。最近版本更新后,一些开发者在使用自定义字体时遇到了动态字体缩放失效的问题。本文将深入分析这一问题的原因,并提供正确的解决方案。
问题现象
开发者在使用 Swift-Markdown-UI 2.3.1 版本时发现,当在主题中使用自定义字体并设置绝对字体大小时,系统动态字体缩放功能失效。具体表现为:当用户在系统设置中调整文字大小时,使用自定义主题的 Markdown 内容不会随之缩放。
问题根源
问题的根本原因在于字体大小的设置方式。在 Swift-Markdown-UI 中,使用绝对点大小(如 FontSize(28))会重置字体缩放比例为1,导致动态字体缩放失效。这是设计上的预期行为,而非 bug。
在 2.3.1 版本之前,由于动态字体缩放被错误地应用了两次,这种使用方式看似正常工作,但实际上是不正确的实现方式。
解决方案
正确的做法是使用相对大小来调整不同块和文本样式的字体大小。可以使用以下两种相对单位:
.em:基于父元素字体大小的相对单位.rem:基于根元素字体大小的相对单位
绝对点大小只应用于基础文本样式。
推荐实现方式
以下是一个正确实现动态字体缩放的自定义主题示例:
extension Theme {
static let myTheme = Theme()
.heading3 { config in
config.label
.markdownTextStyle {
FontFamily(.custom("trebuchet MS"))
FontWeight(.semibold)
FontSize(.em(1.5)) // 使用相对大小
}
}
.text {
FontFamily(.custom("menlo"))
FontSize(16) // 只在基础文本样式中使用绝对大小
}
}
最佳实践
- 基础字体设置:在
.text样式中设置基础字体和绝对大小 - 相对大小调整:对于标题等需要不同大小的文本,使用
.em或.rem单位 - 字体家族继承:通常只需要在基础
.text样式中设置字体家族,其他样式会继承 - 权重调整:可以使用
FontWeight来调整字重,而不影响字体缩放
总结
Swift-Markdown-UI 2.3.1 版本修复了动态字体缩放被应用两次的问题,这要求开发者更规范地使用字体大小设置。通过使用相对大小单位,可以确保自定义字体同时支持动态缩放功能。理解这一机制后,开发者可以更灵活地创建既美观又符合可访问性要求的 Markdown 内容。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219