Airbrake iOS 项目技术文档
1. 安装指南
直接从源代码安装
- 将
Airbrake
文件夹拖到你的项目中,并确保勾选了“Copy Items”和“Create Groups”。 - 将
SystemConfiguration.framework
添加到你的项目中。 - 将
CrashReporter.framework
从Airbrake
文件夹中添加到你的项目中。
使用 CocoaPods 安装
在你的 Podfile
中添加以下行:
pod 'Airbrake-iOS'
然后运行 pod install
。
2. 项目的使用说明
项目简介
Airbrake iOS/Mac OS Notifier 旨在为开发者提供应用程序中问题的即时通知。只需几行代码和几个额外的文件,你的应用程序就可以在遇到崩溃或异常时自动向 Airbrake 报告。这些报告会直接发送到 Airbrake,你可以在其中查看诸如回溯、设备类型、应用程序版本等信息。
信号处理
Notifier 处理所有未处理的异常以及以下 Unix 信号:
SIGABRT
SIGBUS
SIGFPE
SIGILL
SIGSEGV
SIGTRAP
符号化
为了在崩溃时正确符号化调用栈,使用 Notifier 构建的应用程序不应在编译时剥离符号信息。如果未按推荐设置这些选项,你的二进制文件中的帧将显示为十六进制返回地址,而不是可读的字符串。这些十六进制返回地址可以使用 atos
进行符号化。
版本控制
Airbrake 支持报告通知的版本下限。你可以在项目设置中指定最低应用程序版本,使用语义版本控制进行比较。
3. 项目API使用文档
在 Swift 中作为框架运行
-
在
Podfile
中添加以下内容:use_frameworks! pod 'Airbrake-iOS'
-
在
AppDelegate
中导入Airbrake_iOS
:import Airbrake_iOS
-
在
AppDelegate
的application(_:didFinishLaunchingWithOptions:)
方法中设置ABNotifier
:ABNotifier.start( withAPIKey: "YOUR_API_KEY", projectID: "Your_Product_ID", environmentName: ABNotifierAutomaticEnvironment, useSSL: true )
在 Swift 中作为静态库运行
-
创建一个桥接头文件
[ProjectName]_Bridging_Header.h
,并在其中添加ABNotifier
:#ifndef [ProjectName]_Bridging_Header #define [ProjectName]_Bridging_Header #import "ABNotifier.h" #endif
-
在项目构建设置中,将桥接头文件添加到
Objective-C Bridging Header
。 -
在
AppDelegate
中设置ABNotifier
:ABNotifier.start( withAPIKey: "YOUR_API_KEY", projectID: "Your_Product_ID", environmentName: ABNotifierAutomaticEnvironment, useSSL: true )
在 Objective-C 中运行
-
在
AppDelegate
中导入ABNotifier
:#import "ABNotifier.h"
-
在
application:didFinishLaunchingWithOptions:
方法中启动 Notifier:[ABNotifier startNotifierWithAPIKey:@"YOUR_API_KEY" projectID:@"Your_Product_ID" environmentName:ABNotifierAutomaticEnvironment delegate:self];
4. 项目安装方式
直接从源代码安装
- 将
Airbrake
文件夹拖到你的项目中,并确保勾选了“Copy Items”和“Create Groups”。 - 将
SystemConfiguration.framework
添加到你的项目中。 - 将
CrashReporter.framework
从Airbrake
文件夹中添加到你的项目中。
使用 CocoaPods 安装
在你的 Podfile
中添加以下行:
pod 'Airbrake-iOS'
然后运行 pod install
。
通过以上步骤,你可以成功安装并使用 Airbrake iOS Notifier 来监控应用程序中的崩溃和异常。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- 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
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~087CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









