ASIHTTPRequest 开源项目教程
2025-05-24 16:22:18作者:仰钰奇
1. 项目介绍
ASIHTTPRequest 是一个易于使用的 CFNetwork API 封装,旨在简化与服务器进行网络通信的过程。该项目使用 Objective-C 编写,支持在 Mac OS X 和 iPhone 应用程序中运行。它非常适合执行基本的 HTTP 请求,并且可以与基于 REST 的服务(GET、POST、PUT、DELETE)进行交互。ASIFormDataRequest 子类使得提交 POST 数据和文件(multipart/form-data)变得简单。
2. 项目快速启动
首先,您需要将 ASIHTTPRequest 添加到您的项目中。以下是使用 CocoaPods 的快速启动示例:
# Podfile
use_frameworks!
target 'YourApp' do
pod 'ASIHTTPRequest'
end
然后,在您的 Xcode 项目中导入 ASIHTTPRequest:
#import <ASIHTTPRequest/ASIHTTPRequest.h>
以下是一个简单的 GET 请求示例:
ASIHTTPRequest *request = [ASIHTTPRequest requestWithURL:[NSURL URLWithString:@"http://example.com"]];
[request startAsynchronous];
如果您需要处理响应,可以设置请求的委托:
[request setDelegate:self];
并在您的类中实现相应的委托方法:
- (void)requestDidFinish:(ASIHTTPRequest *)request {
NSData *response = [request responseData];
NSString *responseString = [[NSString alloc] initWithData:response encoding:NSUTF8StringEncoding];
NSLog(@"Response: %@", responseString);
}
- (void)request:(ASIHTTPRequest *)request didFailWithError:(NSError *)error {
NSLog(@"Request failed: %@", [error description]);
}
3. 应用案例和最佳实践
发送 POST 请求
发送 POST 请求时,您可以使用 ASIFormDataRequest:
ASIFormDataRequest *request = [ASIFormDataRequest requestWithURL:[NSURL URLWithString:@"http://example.com"]];
[request setPostValue:@"value" forQueryStringParameter:@"key"];
[request startAsynchronous];
处理文件上传
上传文件时,您可以添加文件数据:
[request setFileData:[NSData dataWithContentsOfURL:[NSURL URLWithString:@"path/to/file"]]
withFileName:@"file.jpg"
mimeType:@"image/jpeg"];
进度条显示
使用进度指示器显示上传或下载进度:
[request setDownloadProgressDelegate:progressIndicator];
[request setUploadProgressDelegate:progressIndicator];
缓存策略
使用 ASIDownloadCache 类缓存响应数据:
ASIDownloadCache *cache = [ASIDownloadCache sharedCache];
[request setDownloadCache:cache];
4. 典型生态项目
目前,ASIHTTPRequest 在 GitHub 上拥有超过 5800 个 Star 和 1400 个 Fork,已经有许多开发者在其基础上进行了扩展和优化。以下是一些典型的生态项目:
- ASIHTTPRequest-ObjC: 一个 Objective-C 的分支版本,包含了一些额外的特性和修复。
- ASIHTTPRequest-Swift: 将 ASIHTTPRequest 适配到 Swift 语言的版本。
- ASIHTTPRequest-Reachability: 集成了网络状态检测的 ASIHTTPRequest 版本。
这些生态项目展示了 ASIHTTPRequest 的灵活性和社区对该项目的认可。开发者可以根据自己的需求选择合适的项目版本或集成功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660