GRDB.swift 中关于异步序列与数据库观察的技术思考
在 GRDB.swift 数据库框架的异步演示项目中,开发者发现了一个值得深入探讨的技术问题:如何在 SwiftUI 中优雅地处理数据库变化的观察。这个问题涉及到现代 Swift 开发中的几个核心概念:响应式编程、异步处理以及数据库观察机制。
GRDB.swift 框架提供了 ValueObservation 功能,这是一个强大的工具,可以观察数据库的变化并通知应用程序。在传统的 Combine 框架中,我们可以使用 publisher 来订阅这些变化,并且能够立即获取当前状态,这对于 UI 显示至关重要。
然而,当尝试使用 Swift Concurrency 中的异步序列来处理这些变化时,开发者遇到了一个关键限制:异步序列无法同步启动。这意味着使用 async/await 方式观察数据库时,UI 必须首先显示一个空状态,直到第一个值被异步产生。这种延迟在某些应用场景中是不可接受的,特别是那些需要立即显示数据的应用程序。
相比之下,Combine 框架的 publisher 可以同步启动,立即提供当前值,这使得它在需要即时 UI 反馈的场景中表现更优。这也是为什么即使在名为 GRDBAsyncDemo 的演示项目中,仍然选择了 Combine 而非纯异步序列来实现数据库观察功能。
对于确实需要使用异步序列的开发者,仍然可以通过启动一个 Task 来迭代 ValueObservation.values(in:) 返回的值。虽然这种方法需要处理初始的空状态,但它提供了完全的 Swift Concurrency 体验。
这个案例很好地展示了在实际开发中技术选型的权衡:虽然 Swift Concurrency 是现代 Swift 开发的未来方向,但在某些特定场景下,Combine 或其他响应式框架可能仍然是更合适的选择。开发者需要根据应用的具体需求,如 UI 响应速度要求、代码维护成本等因素,做出合理的技术决策。
GRDB.swift 框架的这种灵活性——同时支持 Combine 和异步序列——正是其强大之处,让开发者可以根据项目需求选择最适合的编程范式。
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