探索未来桌面应用:Photino.Blazor - 使用Web UI技术构建跨平台原生应用
在现代软件开发中,寻求轻量级、高效且跨平台的解决方案变得日益重要。今天,我们要向您推荐一个令人兴奋的开源项目——Photino.Blazor。这是一个基于 .NET 5 的框架,它允许您使用流行的 Blazor 技术来构建原生桌面应用程序,跨越 Windows, macOS 和 Linux 平台。
项目简介
Photino.Blazor 是 Photino.NET 的扩展,它巧妙地利用了操作系统内置的 WebKit 基础浏览器控件,为开发者提供了一个轻巧高效的开发环境。与传统的 Electron 框架相比,Photino 应用程序小到不可思议,体积可缩小至其110分之一,而且对系统内存的占用也更为友好!
技术分析
Photino.Blazor 的核心是将 Blazor 的 Web 开发体验无缝融入桌面应用开发。通过简单的 C# 代码,您就可以创建具备完整功能的窗口并设置标题、图标等属性。例如,以下代码段展示了如何启动一个基本的 Photino Blazor 应用:
[STAThread]
static void Main(string[] args)
{
var appBuilder = PhotinoBlazorAppBuilder.CreateDefault(args);
appBuilder.Services
.AddLogging();
// 注册根组件和选择器
appBuilder.RootComponents.Add<App>("app");
var app = appBuilder.Build();
// 自定义窗口
app.MainWindow
.SetIconFile("favicon.ico")
.SetTitle("Photino Blazor 示例");
AppDomain.CurrentDomain.UnhandledException += (sender, error) =>
{
app.MainWindow.ShowMessage("致命异常", error.ExceptionObject.ToString());
};
app.Run();
}
这个简洁的示例展示了 Photino.Blazor 如何降低桌面应用开发的门槛,让 Web 开发者能够轻松上手。
应用场景
无论是需要构建企业级桌面应用,还是想要为您的 Web 应用增添桌面端体验,Photino.Blazor 都是一个理想的选择。由于其跨平台兼容性和原生性能,它特别适合于以下场景:
- 创建轻量级客户端工具。
- 实现桌面应用与 Web API 的紧密集成。
- 提供与操作系统深度集成的功能,如文件系统访问和系统通知。
项目特点
- 轻量化:相较于 Electron,应用体积显著减小,内存占用优化。
- 跨平台支持:Windows, macOS 和 Linux 全面覆盖,一次编码,到处运行。
- Blazor 界面:借助 Blazor 的强大力量,享受熟悉的 Web 开发体验。
- 易用性:简单直观的 API 设计使得集成和自定义窗口行为变得轻松快捷。
为了保持框架的最新状态,您可以直接从 NuGet 获取 Photino.Blazor 包:https://www.nuget.org/packages/Photino.Blazor
如果您想参与项目的开发或提出新特性,欢迎访问项目 GitHub 讨论区参与投票:PHOTINO POLL
Photino.Blazor 不仅是一次技术创新,更是推动桌面应用开发进入新时代的一个里程碑。立即加入社区,开启您的跨平台原生桌面应用之旅吧!
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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