SwiftUI-Introspect 库中实现下拉刷新功能的技术解析
前言
在 SwiftUI 开发中,原生并不直接提供下拉刷新功能,开发者通常需要借助第三方库来实现。SwiftUI-Introspect 是一个强大的工具,它允许开发者访问和修改底层 UIKit 或 AppKit 组件。本文将详细介绍如何利用最新版本的 SwiftUI-Introspect 实现下拉刷新功能。
核心实现原理
SwiftUI-Introspect 通过 .introspect 修饰符提供了访问底层视图的能力。对于 iOS 平台上的 List 视图,在不同系统版本中底层实现有所不同:
- iOS 13-15:底层使用 UITableView
- iOS 16+:底层使用 UICollectionView
这种差异要求我们在实现下拉刷新时需要考虑版本兼容性问题。
完整实现方案
下面是一个完整的下拉刷新实现方案,封装成了易用的 View 扩展:
extension View {
public func pullToRefresh(onRefresh: @escaping () -> Void) -> some View {
// 处理 iOS 16+ 版本(UICollectionView)
introspect(.list, on: .iOS(.v16...)) { collectionView in
setupRefreshControl(for: collectionView, onRefresh: onRefresh)
}
// 处理 iOS 13-15 版本(UITableView)
.introspect(.list, on: .iOS(.v13, .v14, .v15)) { tableView in
setupRefreshControl(for: tableView, onRefresh: onRefresh)
}
}
private func setupRefreshControl(for scrollView: UIScrollView, onRefresh: @escaping () -> Void) {
guard scrollView.refreshControl == nil else { return }
let refreshControl = UIRefreshControl()
let handler = RefreshHandler {
onRefresh()
DispatchQueue.main.asyncAfter(deadline: .now() + 0.5) {
refreshControl.endRefreshing()
}
}
refreshControl.addTarget(
handler,
action: #selector(RefreshHandler.handleRefresh),
for: .valueChanged
)
objc_setAssociatedObject(scrollView, &RefreshHandlerKey, handler, .OBJC_ASSOCIATION_RETAIN_NONATOMIC)
scrollView.refreshControl = refreshControl
}
}
private var RefreshHandlerKey: UInt8 = 0
private class RefreshHandler: NSObject {
let onRefresh: () -> Void
init(onRefresh: @escaping () -> Void) {
self.onRefresh = onRefresh
}
@objc func handleRefresh() {
onRefresh()
}
}
使用说明
实现后,可以非常简单地添加到任何 List 视图中:
List {
// 列表内容
}
.pullToRefresh {
// 刷新逻辑
fetchData()
}
技术要点解析
-
版本适配:通过
.introspect的不同版本参数,自动适配不同 iOS 版本下的底层视图类型。 -
关联对象:使用
objc_setAssociatedObject将刷新处理器与滚动视图关联,确保处理器不会被提前释放。 -
防重复设置:通过检查
refreshControl是否已存在,避免重复设置。 -
自动结束刷新:在刷新完成后 0.5 秒自动结束刷新状态,提升用户体验。
注意事项
-
确保只在需要的平台上使用此功能,可以通过
#if os(iOS)进行平台限制。 -
在实际项目中,可能需要根据业务需求调整自动结束刷新的延迟时间。
-
对于复杂的刷新逻辑,可以考虑扩展
RefreshHandler类来支持更多功能。
总结
通过 SwiftUI-Introspect 库,我们可以方便地访问和修改底层 UIKit 组件,实现 SwiftUI 原生不提供的功能。本文介绍的下拉刷新实现方案既考虑了版本兼容性,又提供了良好的封装性,可以直接集成到项目中。这种模式也可以应用于其他需要访问底层视图的场景,为 SwiftUI 开发提供了更多可能性。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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