使用Swift构建的HTTP结构化头部解析器:swift-http-structured-headers
2024-06-11 21:38:25作者:庞眉杨Will
项目介绍
swift-http-structured-headers 是一个强大的Swift实现库,遵循RFC 8941标准,提供HTTP结构化头字段值的解析和序列化功能。它还支持将Codable数据类型作为HTTP结构化头部字段的有效负载,让处理HTTP头部信息变得简单而高效。
项目技术分析
该项目基于HTTP结构化头字段值规范,提供了两个核心模块:
RawStructuredFieldValues: 提供基础的解析器和序列化器实现,无需依赖Foundation,适用于各种环境。其API直接暴露原始解析树,性能优秀但较为复杂,适合对性能有极高要求的开发者。StructuredFieldValues: 基于Foundation构建,提供了Encoder和Decoder接口,与Swift的Codable协议兼容,提供了友好的用户体验。这个模块更适合大多数开发场景,因为它的操作更为简洁,使用起来更方便。
项目及技术应用场景
- 移动应用: 需要高效处理HTTP响应和请求中的复杂头部信息,特别是涉及到客户端提示(Client Hints)或自定义头部信息时。
- Web服务: 在服务器端解析和生成结构化的HTTP头部字段,提高数据传输效率和安全性。
- 网络爬虫: 解析包含结构化头部的数据源,更有效地提取和理解信息。
- HTTP库: 为HTTP库提供结构化头部的解析和编码能力,增强其功能性和灵活性。
项目特点
- 完整实现: 全面实现了RFC 8941,可以处理所有有效的HTTP结构化头字段值。
- 高性能: 提供两种不同级别的API,分别针对性能和易用性进行了优化。
- 兼容性广:
RawStructuredFieldValues不依赖Foundation,可以在没有Foundation的环境中使用。 - Swift Codable集成: 支持使用
Codable进行编码和解码,简化了数据模型与HTTP头部之间的转换。 - 高度可定制: 提供了底层解析树访问,可以灵活地处理复杂和自定义的结构化头部需求。
通过swift-http-structured-headers,你可以轻松地在你的Swift项目中处理复杂的HTTP头部信息,无论是在移动设备上还是服务器端,都能体验到简洁高效的API带来的便利。现在就尝试这个库,提升你的HTTP通信体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
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
373
3.18 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
260
92
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
1.03 K
475
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
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++
647
255