RevenueCat/purchases-ios 开源项目使用教程
2024-09-13 00:27:22作者:宣聪麟
1. 项目介绍
RevenueCat 是一个强大的、可靠的、免费使用的应用内购买服务器,支持跨平台。其开源框架为 iOS、watchOS、tvOS、macOS 和 visionOS 提供了后端和 StoreKit 的封装,使得实现应用内购买和订阅变得简单。无论你是构建新应用还是已经有大量用户,RevenueCat 都能帮助你:
- 通过原生 SDK 获取产品、进行购买和检查订阅状态。
- 通过仪表板远程托管和配置产品。
- 在一个地方分析应用业务的关键指标。
- 查看客户交易历史、计算生命周期价值并授予促销订阅。
- 通过 Webhooks 实时接收事件通知。
- 通过简单的集成将丰富的购买事件发送到分析和归因工具。
2. 项目快速启动
安装
首先,使用 Swift Package Manager (SPM) 安装 RevenueCat SDK:
// 在 Xcode 中,选择 File > Swift Packages > Add Package Dependency
// 输入以下 URL:
https://github.com/RevenueCat/purchases-ios
初始化
在你的应用启动时初始化 RevenueCat SDK:
import Purchases
func application(_ application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?) -> Bool {
Purchases.configure(withAPIKey: "your_revenuecat_api_key")
return true
}
获取产品
获取应用内购买产品:
Purchases.shared.getProducts(["your_product_id"]) { (products, error) in
if let products = products {
// 处理产品列表
}
}
进行购买
进行应用内购买:
Purchases.shared.purchaseProduct(product) { (transaction, purchaserInfo, error, userCancelled) in
if let purchaserInfo = purchaserInfo {
// 处理购买成功
}
}
检查订阅状态
检查用户的订阅状态:
Purchases.shared.purchaserInfo { (purchaserInfo, error) in
if let purchaserInfo = purchaserInfo {
// 检查订阅状态
}
}
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 订阅管理:使用 RevenueCat 管理应用的订阅服务,包括自动续订订阅和非续订订阅。
- 促销活动:通过 RevenueCat 的 Webhooks 和分析工具,实时跟踪促销活动的效果。
- 跨平台同步:在 iOS、macOS 和 tvOS 等多个平台上同步用户的订阅状态。
最佳实践
- 配置 In-App Purchase Key:在升级到 v5 时,确保在 RevenueCat 仪表板中配置 In-App Purchase Key,否则购买将失败。
- 使用 Webhooks:通过 Webhooks 实时接收购买事件,以便及时更新用户状态和发送通知。
- 集成分析工具:将 RevenueCat 与第三方分析工具集成,以便更好地了解用户行为和购买模式。
4. 典型生态项目
- Firebase Analytics:通过 Firebase Analytics 集成,跟踪用户行为和购买事件。
- Segment:使用 Segment 将 RevenueCat 数据发送到多个分析和归因工具。
- Mixpanel:通过 Mixpanel 分析用户留存和购买转化率。
通过这些生态项目的集成,可以更全面地分析和优化应用的盈利模式。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0266cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI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。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析2 freeCodeCamp论坛排行榜项目中的错误日志规范要求3 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析4 freeCodeCamp JavaScript高阶函数中的对象引用陷阱解析5 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正6 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析7 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析8 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析9 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案10 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K

deepin linux kernel
C
22
6

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
8
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273

🎉 (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
923
551

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
421
392

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64

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
344
1.3 K

Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8