Wendy-iOS 开源项目教程
2024-09-03 15:13:25作者:何举烈Damon
1、项目介绍
Wendy 是一个 iOS 库,旨在帮助开发者构建离线优先的应用程序。通过使用 Wendy,开发者可以定义同步任务,然后 Wendy 会定期运行这些任务,以保持应用程序的设备离线数据与在线远程存储同步。Wendy 是一个 FIFO(先进先出)任务运行器,它将任务持久化到存储中,并在适当的时候调用任务的同步函数来执行同步操作。
2、项目快速启动
安装
Wendy-iOS 可以通过 CocoaPods 安装。只需在 Podfile 中添加以下行:
pod 'Wendy', '~> version-here'
将 version-here 替换为最新的版本号。
初始化 SDK
在应用程序启动时初始化 Wendy。对于 UIKit 应用程序,可以在 AppDelegate 中初始化:
import Wendy
@UIApplicationMain
class AppDelegate: UIResponder, UIApplicationDelegate {
func application(_ application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?) -> Bool {
Wendy.setup()
return true
}
}
对于 SwiftUI 应用程序,可以在 App 中初始化:
import Wendy
@main
struct MyApp: App {
init() {
Wendy.setup()
}
var body: some Scene {
WindowGroup {
ContentView()
}
}
}
定义同步任务
定义一个同步任务并将其添加到 Wendy:
import Wendy
class MySyncTask: SyncTask {
var taskId: String = UUID().uuidString
var groupId: String? = nil
var manuallyRun: Bool = false
var createdAt: Date = Date()
func runTask(complete: @escaping (Error?) -> Void) {
// 执行同步操作
complete(nil)
}
}
// 添加任务到 Wendy
let task = MySyncTask()
Wendy.shared.addTask(task)
3、应用案例和最佳实践
应用案例
假设你正在构建一个购物清单应用,我们可以称之为 Grocery List。使用 Wendy,你可以定义同步任务来同步用户的购物清单数据:
class GroceryListSyncTask: SyncTask {
var taskId: String = UUID().uuidString
var groupId: String? = nil
var manuallyRun: Bool = false
var createdAt: Date = Date()
func runTask(complete: @escaping (Error?) -> Void) {
// 同步购物清单数据
complete(nil)
}
}
最佳实践
- 任务分组:将相关任务分组,确保它们按特定顺序运行并成功。
- 错误处理:在任务中实现错误处理逻辑,确保任务在失败时可以重试。
- 定期同步:根据应用需求,定期运行同步任务以保持数据最新。
4、典型生态项目
Wendy 不仅适用于 iOS,还有 Android 版本,使得开发者可以在跨平台应用中使用相同的离线优先策略。此外,Wendy 还提供了丰富的文档和示例,帮助开发者快速上手并实现最佳实践。
相关链接
通过以上步骤和示例,你可以快速启动并使用 Wendy 构建离线优先的 iOS 应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
754
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248