CodeMirror 5 教程
1. 项目介绍
CodeMirror 5 是一个用JavaScript实现的在浏览器内运行的代码编辑器。这个版本是遗留版,主要用于支持旧项目,而版本6是目前推荐使用的最新版本,它提供了更好的移动设备兼容性、更高的可访问性和设计改进。CodeMirror 支持多种编程语言模式和扩展插件,可以自定义编辑器主题并扩展其功能。如果你需要开发一个拥有高级代码编辑特性的Web应用程序,CodeMirror 可能是个好选择。
2. 项目快速启动
安装
确保你安装了 Node.js(至少v6版本),然后通过npm安装:
npm install codemirror@5
运行示例
为了快速查看CodeMirror 5 的工作原理,你可以直接打开index.html 文件(不需要web服务器):
-
打开终端或命令提示符。
-
导航到项目的根目录。
-
运行以下命令以构建项目:
npm install -
然后,打开
index.html文件:open ./demo/index.html或者,在支持文件协议的浏览器中,直接输入
file:///path/to/your/project/demo/index.html来浏览本地文件。
基本使用
创建一个编辑器实例通常涉及替换HTML元素,例如一个textarea:
<textarea id="my-textarea"></textarea>
<script>
var myCodeMirror = CodeMirror.fromTextArea(document.getElementById("my-textarea"), {
lineNumbers: true,
mode: "text/html",
});
</script>
上述代码将textarea转换为一个配置为显示HTML代码的CodeMirror编辑器。
3. 应用案例和最佳实践
-
表单集成:当CodeMirror用于表单时,使用
fromTextArea方法以保持与textarea同步,确保表单提交时数据正确。 -
主题定制:利用CSS theming系统为你的编辑器创建独特的外观。
-
插件集成:添加诸如自动补全、代码折叠、搜索接口等插件来增强用户体验。
4. 典型生态项目
-
Tern:一个JavaScript推理引擎,可用于提供代码补全和类型检查,可以在CodeMirror中集成。
-
Mermaid:一个语法简洁的图表定义语言,支持生成流程图、序列图等,可以在CodeMirror中编辑Mermaid代码,实时预览图形。
-
marked:Markdown解析库,可与CodeMirror结合,实现实时Markdown预览。
请注意,由于CodeMirror 5是遗留版本,生态项目可能不再维护,建议评估后决定是否继续使用。对于新项目,考虑升级到CodeMirror 6以获得更佳体验和支持。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00