OctoberCMS中生成页面链接Schema的技术解析
2025-05-21 08:57:59作者:冯梦姬Eddie
在OctoberCMS开发过程中,我们经常需要生成特定的链接Schema格式,这种格式通常表现为october://<TYPE>@link/<REFERENCE>?<PARAM>=<VALUE>。本文将深入探讨如何在OctoberCMS中正确生成和使用这种链接格式。
链接Schema的基本结构
OctoberCMS使用一种特殊的URI Schema来表示内部链接,这种格式包含几个关键部分:
- 协议标识:固定使用
october://作为前缀 - 类型标识:
<TYPE>@部分表示链接类型 - 引用路径:
link/<REFERENCE>部分指定具体资源 - 查询参数:
?<PARAM>=<VALUE>部分可附加额外参数
生成链接Schema的方法
OctoberCMS提供了专门的类Cms\Models\PageLookupItem来处理这种链接格式的生成。该类包含一个静态方法encodeSchema(),可以方便地生成符合规范的链接字符串。
基本用法
use Cms\Models\PageLookupItem;
// 生成基本链接
$link = PageLookupItem::encodeSchema('cms-page', 'about/home/index');
// 带参数的链接
$linkWithParams = PageLookupItem::encodeSchema('cms-page', 'about/home/index', [
'target' => '_blank',
'id' => 123
]);
参数说明
encodeSchema()方法接受三个参数:
-
类型(type):指定链接指向的资源类型,常见的有:
cms-page:CMS页面static-page:静态页面media:媒体文件- 其他自定义类型
-
引用(reference):指定具体资源的路径或标识符
-
参数(params):可选参数数组,将转换为查询字符串
实际应用场景
这种链接Schema在OctoberCMS中有多种应用场景:
- 页面选择器(Page Finder):存储用户选择的页面引用
- 导航菜单:构建复杂的菜单链接结构
- 内容管理:在内容中插入内部链接
- 自定义组件:需要引用其他资源的组件开发
高级技巧
自定义类型处理
开发者可以扩展这种机制来处理自定义资源类型:
// 注册自定义类型处理器
Event::listen('cms.pageLookup.listTypes', function() {
return [
'product' => 'Product Links'
];
});
// 使用自定义类型
$productLink = PageLookupItem::encodeSchema('product', '123');
链接解析
除了生成链接,OctoberCMS也提供了反向解析的方法:
$parsed = PageLookupItem::parseSchema($linkString);
解析后会返回包含类型、引用和参数的数组结构。
注意事项
- 引用路径应当使用正斜杠(/)作为分隔符
- 参数值会自动进行URL编码
- 对于CMS页面,引用路径通常与文件存储路径一致
- 在生产环境中,应考虑缓存生成的链接以提高性能
通过掌握OctoberCMS的链接Schema生成机制,开发者可以更灵活地处理各种内部资源引用需求,构建更加动态和可维护的应用程序。
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
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660