Phoenix LiveView 中 HEEx 模板的 phx-no-curly-interpolation 特性解析
在 Phoenix LiveView 1.0.1 版本中,HEEx 模板引擎引入了一个新的特性:花括号自动插值。这个特性虽然方便,但在某些特殊场景下可能会带来问题,特别是当我们需要在模板中直接展示包含花括号的代码片段时。
问题背景
在开发 Web 应用时,我们经常需要在页面上展示一些代码示例,特别是 JavaScript 代码。这些代码中通常会包含大量的花括号,例如对象字面量、函数体等。在 LiveView 1.0.1 之前,这些花括号会被 HEEx 模板引擎原样输出,不会进行任何特殊处理。
然而,从 LiveView 1.0.1 开始,HEEx 引入了花括号自动插值功能,这意味着模板引擎会尝试解析花括号中的内容作为 Elixir 表达式。这一变化虽然提高了模板的灵活性,但也带来了新的挑战:当我们确实需要原样输出花括号时,就会遇到编译错误。
解决方案:phx-no-curly-interpolation
LiveView 提供了 phx-no-curly-interpolation 属性来解决这个问题。当我们在 HTML 元素上添加这个属性时,该元素及其子元素中的所有花括号都会被当作普通文本处理,不会被解析为 Elixir 表达式。
使用中的注意事项
虽然 phx-no-curly-interpolation 属性非常有用,但在使用时需要注意一个关键细节:如果在标记区域内使用了传统的 EEx 插值语法 <%= %>,那么该标记区域的花括号解析行为会被重置,后续的花括号又会被当作 Elixir 表达式处理。
这个行为可以通过以下示例来说明:
def render(assigns) do
~H"""
<pre phx-no-curly-interpolation>
// 这部分花括号会被原样输出: { }
const obj = { key: "value" };
// 使用 EEx 插值
const domain = '<%= @domain %>';
// 这部分花括号又会被解析为 Elixir 表达式,导致错误
const { prop } = obj;
</pre>
"""
end
推荐的解决方案
当我们需要在 phx-no-curly-interpolation 区域内同时使用 EEx 插值和保留花括号时,可以采用以下两种方法:
-
分段处理:将需要插值的部分和包含花括号的部分分开处理
-
显式转义花括号:对于必须出现在插值后的花括号,使用
<%= "{" %>的形式进行转义
def render(assigns) do
~H"""
<div class="code-sample">
<pre phx-no-curly-interpolation>
window.addEventListener('message', event => {
if (event.origin !== '<%= @domain %>') return;
const <%= "{" %>prop1, prop2} = event.data;
console.log(prop1, prop2);
});
</pre>
</div>
"""
end
最佳实践
- 尽量将需要插值的部分放在代码块的开始或结束位置,减少中间插值的需要
- 对于复杂的代码展示,考虑使用专门的代码高亮组件
- 在必须混合使用插值和花括号时,确保对每个可能被误解的花括号进行显式转义
- 对于大量需要展示的代码,可以考虑将其存储在单独的文本文件中,通过
File.read/1读取后直接输出
总结
Phoenix LiveView 的 phx-no-curly-interpolation 特性为展示代码片段提供了便利,但开发者需要了解其与 EEx 插值语法交互时的特殊行为。通过合理的分段处理和必要的转义,我们可以轻松地在模板中同时使用动态内容和静态代码展示。理解这一机制有助于开发者更高效地构建包含代码示例的文档型页面或教程类应用。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
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