Django Push Notifications 3.2.1版本发布:增强APNs异步通知功能
项目简介
Django Push Notifications是一个流行的Django应用程序,它为开发者提供了向移动设备发送推送通知的能力。该项目支持多种推送通知服务,包括苹果推送通知服务(APNs)、谷歌云消息(GCM)和Firebase云消息(FCM)等。通过简单的API接口,开发者可以轻松地在Django项目中集成推送通知功能。
版本3.2.1更新内容
最新发布的3.2.1版本主要针对APNs(Apple Push Notification service)的异步通知功能进行了多项改进和增强。这些更新使得开发者能够更好地控制推送通知的行为和展示方式,特别是在iOS设备上。
1. 新增mutable_content支持
在APNs异步通知中新增了对mutable_content参数的支持。这个参数允许通知在到达设备后被应用程序修改,常用于需要在通知显示前进行额外处理的情况。例如,当应用需要下载额外的媒体内容或修改通知内容时,这个功能就非常有用。
值得注意的是,在实现上,开发团队将原本的布尔值(True/False)改为了整数值(1),这是为了符合APNs协议的要求,确保与苹果服务器的兼容性。
2. 增加category参数支持
新版本增加了对category参数的支持。在iOS系统中,category用于定义一组预定义的操作,用户可以在不打开应用的情况下直接与通知进行交互。例如,一个消息应用可能定义"回复"和"标记为已读"等操作。
通过支持category参数,开发者现在可以更灵活地定义通知的交互方式,提升用户体验。
3. 完善content_available功能
对于APNs异步通知,新版本完善了对content_available参数的支持。这个参数用于静默通知(silent notifications),当设置为true时,即使应用没有在前台运行,系统也会唤醒应用并传递通知内容。
这对于需要后台更新数据的应用场景非常有用,比如即时通讯应用在收到新消息时需要更新本地数据,但不需要立即显示通知给用户。
技术实现细节
在底层实现上,这些新功能都是通过增强aioapns(异步APNs客户端库)的集成来实现的。开发团队确保了这些新增参数能够正确地映射到APNs协议的对应字段:
mutable_content映射为数字1(而不是布尔值True)category直接作为字符串传递content_available保持为布尔值
这些改进使得Django Push Notifications库在APNs通知功能上更加完整和灵活,同时也保持了与苹果推送服务规范的一致性。
升级建议
对于已经在使用Django Push Notifications的项目,特别是那些依赖APNs异步通知功能的应用,建议尽快升级到3.2.1版本以利用这些新功能。升级过程通常只需更新依赖版本,不需要额外的配置变更。
这些新功能为iOS应用开发者提供了更多控制推送通知行为的方式,可以显著提升应用的通知体验和用户参与度。特别是对于需要丰富通知内容或后台数据更新的应用场景,这些新增参数的支持将非常有用。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00