Thymeleaf教程:全面解析现代Java模板引擎
2025-06-27 22:20:41作者:曹令琨Iris
什么是Thymeleaf模板引擎
Thymeleaf是一款面向Web和独立环境的现代服务器端Java模板引擎,它能够优雅地处理多种文件格式,包括HTML、XML、JavaScript、CSS以及纯文本。作为Java生态中备受欢迎的模板技术,Thymeleaf以其独特的设计理念在开发者社区中获得了广泛认可。
核心设计理念
Thymeleaf的核心目标是提供一种优雅且高度可维护的模板创建方式。它基于"自然模板"(Natural Templates)的概念,将逻辑注入模板文件的同时,不影响模板作为设计原型的使用。这种设计带来了两大显著优势:
- 改善设计与开发的协作:设计师和开发者可以基于同一份模板文件工作,弥合了团队间的沟通鸿沟
- 符合Web标准:从设计之初就严格遵循HTML5等Web标准,确保创建的模板完全符合验证要求
Thymeleaf支持的模板模式
Thymeleaf能够处理6种不同类型的模板,这些模板模式展现了其强大的灵活性:
标记模板模式
- HTML模式:支持HTML5、HTML4和XHTML等各种HTML输入,不执行严格的格式验证
- XML模式:要求格式良好的XML输入,会检查标签闭合等基本结构
文本模板模式
- TEXT模式:用于非标记内容,如纯文本电子邮件或文档
- JAVASCRIPT模式:专门处理JavaScript文件,支持模型数据集成
- CSS模式:专为CSS文件处理设计,支持样式模板化
特殊模式
- RAW模式:不对模板做任何处理,直接输出原始内容
Thymeleaf标准方言解析
Thymeleaf不仅仅是一个模板引擎,更是一个高度可扩展的模板引擎框架。其核心功能通过"标准方言"(Standard Dialect)实现,这套方言提供了一系列开箱即用的处理器和功能。
方言的核心组成
- 处理器(Processor):处理特定标记元素的逻辑单元
- 表达式语言:用于在模板中嵌入动态内容
- 工具对象:提供常用功能辅助方法
属性处理机制
标准方言主要采用属性处理器的方式,这种设计带来了显著优势:
<!-- 静态原型显示 -->
<input type="text" value="默认值" th:value="${user.name}">
上述代码中:
- 浏览器会直接显示"默认值"
- 模板处理时会用
${user.name}的实际值替换 - 实现了"设计即原型"的自然模板理念
Thymeleaf与Spring集成
对于Spring框架用户,Thymeleaf提供了深度集成的"SpringStandard Dialect",它在标准方言基础上:
- 使用Spring Expression Language(SpEL)替代OGNL
- 提供对Spring MVC特性的更好支持
- 简化与Spring安全等模块的集成
这种紧密集成使得Thymeleaf成为Spring生态中模板技术的首选方案之一。
为什么选择Thymeleaf
相比传统JSP等技术,Thymeleaf具有以下优势:
- 自然模板:支持原型开发,设计稿可直接作为模板
- 丰富的表达式语言:支持复杂表达式和工具方法
- 模块化设计:支持布局和片段重用
- 国际化支持:内置国际化解决方案
- 扩展性强:可自定义方言和处理器
通过本教程,您将全面掌握Thymeleaf的核心概念和使用方法,为Java Web开发提供强大的视图层解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
179
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++
641
251
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
244
86
暂无简介
Dart
610
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
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
364
3.04 K