推荐开源项目:Native File Dialog Extended
在跨平台的软件开发中,实现与操作系统原生界面风格一致的文件对话框是一项挑战。而Native File Dialog Extended,一个基于C的小型库,能够为你解决这个难题。只需编写一次代码,即可在Windows、MacOS和Linux上显示系统默认的文件打开、文件保存和目录选择对话框,无需依赖大型库如wxWidgets或Qt。
项目介绍
Native File Dialog Extended 是Michael Labbe的Native File Dialog的一个扩展版本。它提供了一个简洁的C语言API,并以静态库的形式发布。该库支持Windows(MSVC、MinGW、Clang)、MacOS(Clang)以及Linux(GTK和xdg-desktop-portal)。它的主要特性包括友好的过滤器名、自动添加文件扩展名、设置默认路径和文件名等功能,保证了在各个平台上的一致性和便利性。
技术分析
该项目使用现代CMake构建系统,易于集成到你的项目中。其核心是通过C语言接口来调用各平台的本地对话框,同时也提供了C++包装器,便于那些使用C++的开发者。特别地,Windows环境下采用COM接口,Linux下可以使用GTK或xdg-desktop-portal,使得文件选择体验更加原生。
应用场景
任何需要在不同操作系统上展示文件对话框的跨平台应用都可以利用这个库。例如,文本编辑器、图像处理工具、游戏等,无论是在桌面环境还是移动设备上,都能够无缝地融入用户的操作习惯。
项目特点
- 小巧轻便:静态库,不依赖额外的大规模库。
- 跨平台兼容:支持Windows、MacOS和Linux,展现原生对话框效果。
- 友好功能:过滤器的友好看法,自动添加文件扩展名,支持设置默认路径和文件名。
- UTF-8支持:确保所有平台的国际化字符集支持。
- 初始化管理:允许自由控制平台特定库的初始化和关闭。
- 多文件选择支持:在文件打开对话框中可以选择多个文件。
- C++包装器:对于C++开发者,提供了自动释放的便利接口。
使用案例
下面是一个简单的C代码示例,演示如何打开文件对话框:
#include <nfd.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main(void) {
NFD_Init();
nfdchar_t *outPath;
// 定义文件过滤器
nfdfilteritem_t filterItem[] = {{ "Source code", "c,cpp,cc" }, { "Headers", "h,hpp" }};
nfdresult_t result = NFD_OpenDialog(&outPath, filterItem, sizeof(filterItem)/sizeof(filterItem[0]), NULL);
if (result == NFD_OKAY) {
printf("成功选中:%s\n", outPath);
NFD_FreePath(outPath);
} else if (result == NFD_CANCEL) {
printf("用户取消了选择。\n");
} else {
printf("错误:%s\n", NFD_GetError());
}
NFD_Quit();
return 0;
}
想要了解更多,请查阅项目中的示例程序和完整的C头文件NFD.h。
总的来说,Native File Dialog Extended 是跨平台应用开发者的一款理想工具,它简化了文件对话框的实现,提高了用户体验,且易于整合进现有项目。无论是新手还是经验丰富的开发者,都值得尝试并将其纳入你的开发工具箱。
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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