Bootstrap Tags 项目技术文档
2024-12-28 21:44:04作者:庞队千Virginia
1. 安装指南
Bootstrap Tags 是一个基于 jQuery 的插件,用于扩展 Twitter Bootstrap 的标签功能。支持 Bootstrap 2.3.2 及以上版本。
安装方式
-
使用 Bower 进行安装:
$ bower install bootstrap-tags -
使用 Git 进行安装:
$ git clone https://github.com/maxwells/bootstrap-tags.git其中,JavaScript 文件位于
dist/js目录,CSS 文件位于dist/css目录。
2. 项目的使用说明
在项目中使用 Bootstrap Tags 插件,需要包含相应的 JavaScript 和 CSS 文件,并通过 jQuery 初始化标签功能。
使用示例
<!-- 引入 Bootstrap Tags 的 JS 和 CSS 文件 -->
<script src='path/to/bootstrap-tags/dist/js/bootstrap-tags.min.js'></script>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="path/to/bootstrap-tags/dist/css/bootstrap-tags.css" />
<div id="my-tag-list" class="tag-list"></div>
<script>
$(function() {
// 如果使用 Bootstrap 2,需要设置版本
// Tags.bootstrapVersion = "2";
$('#my-tag-list').tags({
tagData: ["boilerplate", "tags"],
suggestions: ["basic", "suggestions"],
excludeList: ["not", "these", "words"]
});
});
</script>
3. 项目API使用文档
Bootstrap Tags 插件支持多种配置选项,以下是一些常用的 API 方法。
配置选项
以下选项可以通过 JavaScript 对象传递给 tags jQuery 函数:
$('selector').tags({
readOnly: true,
tagData: ["a", "prepopulated", "list", "of", "tags"],
beforeAddingTag: function(tag){ console.log(tag); }
});
bootstrapVersion: 指定生成的 HTML 应该使用哪个版本的 Bootstrap 格式。接受的值为 "2" 或 "3"。tagData: 初始化标签界面时使用的标签列表。tagSize: 描述要使用的输入大小。接受的值为 "lg"、"md" 或 "sm"。readOnly: 是否禁用用户输入。suggestions: 用户输入第一个字符时将自动填充的术语列表。suggestOnClick: 是否在点击时触发自动建议功能。caseInsensitive: 自动建议是否忽略大小写。restrictTo: 允许的标签列表(如果提供,将结合建议使用)。不在该列表中的用户输入标签将被忽略。exclude: 不允许的标签列表,支持通配符。popoverData: 每个标签的弹出数据列表。popovers: 是否在鼠标悬停时启用 Bootstrap 弹出窗口。popoverTrigger: 弹出窗口的触发方式。tagClass: 标签 div 的类名,用于样式。promptText: 当没有标签且没有输入内容时显示的占位符字符串。maxNumTags: 允许的最大标签数(用户添加的)。如果设置了此值,当标签数量超过此值时,输入将被禁用。readOnlyEmptyMessage: 在只读模式下如果没有标签显示的文本。beforeAddingTag: 在添加标签之前执行的外部操作。返回false将阻止添加标签。afterAddingTag: 在添加标签后执行的外部操作。beforeDeletingTag: 在删除标签之前执行的外部操作。返回false将阻止删除标签。afterDeletingTag: 在删除标签后执行的外部操作。definePopover: 返回新添加标签的弹出内容的函数。excludes: 如果希望排除标签,则返回true,否则允许。
链式函数
以下是一些可链式调用的函数,用于操作标签数据:
hasTag(tag:string): 是否存在标签。getTags(): 当前界面中的标签列表。getTagsWithContent(): 包含tag和content属性的 JavaScript 对象列表。getTag(tag:string): 返回标签字符串。getTagWithContent(tag:string): 返回具有tag和content属性的对象(弹出内容)。addTag(tag:string): 添加标签。renameTag(tag:string, newTag:string): 重命名标签。removeLastTag(): 如果存在,则移除最后一个标签。removeTag(tag:string): 移除指定的标签。addTagWithContent(tag:string, popoverContent:string): 添加带有相关弹出内容的标签。setPopover(tag:string, popoverContent:string): 更新标签的关联弹出内容。
示例
var tags = $('#one').tags({
suggestions: ["here", "are", "some", "suggestions"],
popoverData: ["What a wonderful day", "to make some stuff", "up so that I", "can show it works"],
tagData: ["tag a", "tag b", "tag c", "tag d"],
excludeList: ["excuse", "my", "vulgarity"],
});
tags.addTag("tag e!!").removeTag("tag b").setPopover("tag c", "Changed popover content");
console.log(tags.getTags());
4. 项目安装方式
请参考“安装指南”部分,使用 Bower 或 Git 进行安装。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
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
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
531
3.74 K
openEuler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。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
772
191
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
12
1
openJiuwen 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
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355