MarkdownView 开源项目指南
一、项目介绍
MarkdownView 是一个基于 WKWebView 的 UI 组件,它能够解析并渲染 Markdown 格式的内容。这个库在内部利用了 markdown-it 和 highlight.js 进行文本处理。MarkdownView 不仅兼容于传统的 UIKit 视图控制器(如 UIViewController),还支持 SwiftUI 架构。因此,无论是对于 iOS 老手还是刚接触 SwiftUI 的开发者,这个组件都是展示 Markdown 文本的理想选择。
二、项目快速启动
必要条件
- 目标版本:iOS >= 13.0
- Swift 版本:>= 5.2
安装方式
Swift Package Manager
在你的项目的 Package.swift 文件中添加以下依赖:
dependencies: [
.package(url: "https://git.example.com/keitaoouchi/MarkdownView.git", from: "1.7.1")
]
然后通过 Xcode 的 File -> Swift Packages -> Add Package Dependency 来添加包。
CocoaPods
如果你使用的是 CocoaPods,只需在 Podfile 中加入:
pod 'MarkdownView'
安装依赖:
pod install
Carthage
或者,使用 Carthage 将其添加到 Cartfile 文件中:
git "keitaoouchi/MarkdownView"
然后运行 carthage update --platform ios 并将构建好的框架拖入到你的 Xcode 项目中。
使用示例
下面分别展示了如何在 UIKit 和 SwiftUI 环境下使用 MarkdownView。
UIKit 示例
创建一个新的 UIViewController 并导入 MarkdownView 模块:
import MarkdownView
class MyViewController: UIViewController {
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
let md = MarkdownView()
// 加载 Markdown 字符串
md.load(markdown: "# Hello World!")
// 添加视图至父容器
view.addSubview(md)
// 设定约束布局
// ...
}
}
SwiftUI 示例
在 SwiftUI 应用中,你可以这样引入 MarkdownView:
import SwiftUI
import MarkdownView
struct ContentView: View {
var body: some View {
ScrollView {
MarkdownUI(body: """
# Title
Some **bold** text here.
```swift
print("Hello, World!")
```
""")
}
}
}
三、应用案例和最佳实践
自定义样式
除了基础的 Markdown 渲染功能外,MarkdownView 支持通过 CSS 来调整显示效果。例如,在你的 ViewController 中添加如下代码:
md.style.customCSS = """
h1 { color: red; }
p { font-size: 16px; }
"""
这将改变所有一级标题的颜色为红色,以及修改段落文本大小。
插件扩展
MarkdownView 可以集成各种插件来增加更多的特性。例如,整合 katex 插件以便支持 LaTeX 数学表达式的渲染。为了做到这一点,你需要先构建相应的插件库,并在初始化 MarkdownView 时将其注册。
md.plugins.register([KatexPlugin()])
四、典型生态项目
虽然原生 MarkdownView 主要聚焦于 iOS 平台上的使用,但类似的项目也存在于其他生态系统中,比如 Android 的 MarkdownView-Android,该项目提供了在 Android 上显示 Markdown 文档的功能。这些相关项目的存在丰富了整个 Markdown 生态系统,使得跨平台开发更加便捷。
以上是关于 MarkdownView 开源项目的详细介绍。希望这份指南可以帮助你更好地理解该工具及其应用范围。不论是在传统的 UIKit 应用程序中,还是在现代化的 SwiftUI 界面上,MarkdownView 都可以提供一流的 Markdown 渲染体验。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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。00