Express Handlebars教程:快速入门与配置指南
2024-08-24 10:17:05作者:凤尚柏Louis
1. 项目目录结构及介绍
Express Handlebars是一个基于Express框架的Handlebars模板引擎中间件。下面是该项目的基本目录结构及其简要说明:
├── LICENSE # 许可证文件
├── README.md # 项目简介和使用说明文档
├── index.js # 主入口文件,定义了Express Handlebars的核心功能
├── lib # 核心库代码所在目录
│ ├── compiler.js # 处理编译Handlebars模板逻辑的文件
│ ├── express.js # 用于整合到Express应用中的中间件实现
│ └── ... # 其它辅助或工具函数文件
├── test # 测试文件夹,包含了各种测试案例
│ ├── index.js # 测试主入口
│ └── ... # 各种测试文件
├── package.json # Node.js项目的元数据文件,包括依赖项和脚本命令
└── ...
说明:lib目录下的文件是理解其工作原理的关键,尤其是compiler.js处理模板编译,而express.js则实现了如何在Express中集成Handlebars。
2. 项目的启动文件介绍
虽然直接在express-handlebars仓库中没有一个“启动”应用的典型示例文件,因为这是一个Node.js模块供其他Express应用程序使用,但通常会在你的Express应用中这样引入和使用它:
// 假设这是你的Express应用的启动文件(app.js)
const express = require('express');
const exphbs = require('express-handlebars');
const app = express();
// 初始化Handlebars引擎并设置默认布局等
app.engine('handlebars', exphbs());
app.set('view engine', 'handlebars'); // 设置视图引擎
// 设置路由及其他配置...
app.get('/', (req, res) => {
res.render('index'); // 渲染'index'模板
});
app.listen(3000, () => {
console.log('App is running on port 3000');
});
这里的app.js(或其他任何名称)是你自己的项目中用来启动Express服务器的文件,它通过引入express-handlebars并配置Express来使用它。
3. 项目的配置文件介绍
Express Handlebars本身的配置不涉及一个特定的“配置文件”,配置是通过调用它的构造函数进行的,这些配置可以直接在初始化时进行设置:
const exphbs = require('express-handlebars');
app.engine('handlebars', exphbs({
defaultLayout: 'main', // 默认布局文件名
layoutsDir: 'views/layouts',// 布局文件存放的目录
partialsDir: 'views/partials',// 局部视图文件存放的目录
extname: '.hbs', // 模板文件扩展名,默认已改为'.hbs'
helpers: { // 自定义辅助方法对象
uppercase: function(str) {
return str.toUpperCase();
}
}
}));
在实际应用中,你可以根据需要调整这些配置参数。配置信息是高度灵活的,让你可以根据项目需求定制Handlebars的行为。因此,尽管没有一个单独的配置文件,但上述方式构成了配置Express Handlebars的主要途径。
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
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137