Vuetiful 项目教程
2024-09-17 15:59:27作者:秋阔奎Evelyn
1. 项目介绍
Vuetiful 是一个基于 Vue.js 的组件库,旨在为开发者提供一个灵活且易于定制的 UI 组件集合。Vuetiful 的设计理念是提供一个“骨架”组件,开发者可以根据自己的需求进行样式和功能的定制,而不受预设样式的限制。Vuetiful 结合了 TailwindCSS 和 HeadlessUI,支持服务端渲染(SSR),并提供了主题和暗模式的支持。
2. 项目快速启动
安装 Vuetiful
首先,确保你已经安装了 Vue.js 和 TailwindCSS。然后,通过 npm 安装 Vuetiful:
npm install @skeletonlabs/skeleton@next @code-coaching/vuetiful
初始化 TailwindCSS
如果你还没有初始化 TailwindCSS,可以通过以下命令进行初始化:
npx tailwindcss init -p
配置 TailwindCSS
在 tailwind.config.js 文件中,添加 Vuetiful 的配置:
import { skeleton } from "@skeletonlabs/skeleton/plugin";
/** @type {import('tailwindcss').Config} */
export default {
darkMode: "class",
content: [
"./src/**/*.{html,js,ts,vue}",
require("path").join(
require.resolve("@code-coaching/vuetiful"),
"/**/*.{html,js,ts,vue,mjs}"
),
],
theme: {
extend: {},
},
plugins: [
require("@tailwindcss/forms"),
skeleton(),
],
};
使用 Vuetiful 组件
在你的 Vue 组件中,引入并使用 Vuetiful 组件:
<template>
<Vuetiful>
<v-shell fixed-header-height="50px">
<template #fixedHeader>
<div class="flex h-[50px] items-center">
<div class="mx-4 font-bold">Vuetiful</div>
</div>
</template>
<router-view />
</v-shell>
</Vuetiful>
</template>
<script setup>
import { useDarkMode, useTheme, VShell, Vuetiful } from "@code-coaching/vuetiful";
import { onMounted } from "vue";
const [autoModeWatcher] = useDarkMode();
const [applyTheme, themes] = useTheme();
onMounted(() => {
applyTheme(themes.vuetiful);
autoModeWatcher();
});
</script>
3. 应用案例和最佳实践
自定义主题
Vuetiful 提供了主题生成器,开发者可以根据自己的设计需求生成自定义主题。通过 useTheme 方法,可以轻松应用自定义主题:
const [applyTheme, themes] = useTheme();
applyTheme(themes.customTheme);
暗模式支持
Vuetiful 内置了对暗模式的支持。通过 useDarkMode 方法,可以根据用户的操作系统偏好自动切换暗模式:
const [autoModeWatcher] = useDarkMode();
autoModeWatcher();
4. 典型生态项目
TailwindCSS
Vuetiful 与 TailwindCSS 深度集成,提供了丰富的样式类和工具类,帮助开发者快速构建美观的 UI 界面。
HeadlessUI
HeadlessUI 是一个无样式的 UI 组件库,与 Vuetiful 结合使用,可以进一步提升组件的灵活性和可定制性。
Nuxt.js
Vuetiful 支持服务端渲染(SSR),与 Nuxt.js 结合使用,可以构建高性能的 Vue.js 应用。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 Vuetiful 构建灵活且美观的 Vue.js 应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
245
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
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218