HXPhotoPicker 自定义默认相册实现方案解析
背景介绍
HXPhotoPicker 是一款功能强大的 iOS 照片选择器框架,在实际开发中,我们经常需要定制照片选择器的默认行为。一个常见的需求是:当用户打开照片选择器时,默认选中并显示特定的相册而非系统默认的"最近项目"相册。
技术实现方案
HXPhotoPicker 提供了灵活的协议扩展机制,允许开发者通过实现 PhotoFetchAssetCollection 协议来自定义相册获取逻辑。以下是实现自定义默认相册的核心代码:
config.fetchAssetCollection = CustomPhotoFetchAssetCollection.self
public struct CustomPhotoFetchAssetCollection: PhotoFetchAssetCollection {
public static func fetchCameraAssetCollection(_ config: PickerConfiguration, options: PHFetchOptions) -> PhotoAssetCollection? {
if config.creationDate {
options.sortDescriptors = [
NSSortDescriptor(
key: "creationDate",
ascending: config.creationDate
)
]
}
var targetCollection: PhotoAssetCollection?
fetchAssetCollections(options: options) { assetCollection, isCameraRoll, stop in
if !isCameraRoll && assetCollection.albumName == "目标相册名称" {
targetCollection = assetCollection
stop.pointee = true
}
}
return targetCollection ?? DefaultPhotoFetchAssetCollection.fetchCameraAssetCollection(config, options: options)
}
}
实现原理分析
-
协议扩展机制:HXPhotoPicker 通过
PhotoFetchAssetCollection协议提供了相册获取的扩展点,开发者可以完全控制相册获取逻辑。 -
相册筛选逻辑:在自定义实现中,我们遍历所有相册,通过相册名称等条件筛选出目标相册。如果找不到目标相册,则回退到默认实现。
-
配置注入:通过设置
config.fetchAssetCollection属性,将自定义实现注入到照片选择器中。
常见问题与解决方案
1. 相册选中状态异常
在早期版本中,自定义相册与"最近项目"相册可能存在选中状态冲突。这主要是由于相册列表的异步加载和状态更新时序问题导致的。解决方案包括:
- 确保相册加载完成后再更新选中状态
- 避免直接修改相册的
isSelected属性 - 等待框架更新修复时序问题
2. 相册重复显示
在某些情况下,可能会出现相册列表中显示重复相册的问题。这通常是由于:
- 自定义相册和系统相册被同时保留
- 相册筛选逻辑不够严格
- 相册列表更新机制存在缺陷
建议通过更精确的相册筛选条件来避免此问题。
最佳实践建议
-
明确相册筛选条件:除了相册名称外,建议结合相册的本地标识符等唯一性属性进行筛选。
-
处理边界情况:始终考虑目标相册不存在的情况,提供合理的回退机制。
-
测试不同场景:在不同设备、不同系统版本上测试自定义相册的显示效果。
-
关注框架更新:及时更新到最新版本,获取问题修复和功能改进。
总结
HXPhotoPicker 通过协议扩展提供了高度灵活的相册自定义能力,开发者可以根据具体需求实现各种相册筛选和显示逻辑。理解框架的内部机制和时序关系是解决自定义过程中遇到问题的关键。随着框架的持续更新,相关功能的稳定性和易用性也在不断提升。
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