HTML_CodeSniffer 的安装和配置教程
项目的基础介绍和主要的编程语言
HTML_CodeSniffer 是一个开源的客户端 JavaScript 应用程序,用于检查 HTML 文档或源代码,并检测违反定义的呈现或可访问性标准的违规行为。该项目主要用于检查 Web 内容的可访问性,例如 W3C 的 Web 内容可访问性指南 (WCAG) 2.1 和美国 Section 508 法案。
HTML_CodeSniffer 主要使用 JavaScript 编程语言,同时也依赖于 Node.js 和 Grunt 任务运行器来进行构建和打包。
项目使用的关键技术和框架
该项目使用以下关键技术和框架:
- JavaScript:用于实现检查和报告功能的核心语言。
- Node.js:用于在服务器端运行 JavaScript 代码。
- Grunt:一个基于 Node.js 的任务运行器,用于自动化构建过程。
- PhantomJS 或 Puppeteer:可选的 headless 浏览器工具,用于在命令行中运行 HTML_CodeSniffer。
- JSDom:一个 JavaScript 库,用于在 Node.js 环境中模拟 DOM。
项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 HTML_CodeSniffer 之前,请确保您的系统已经安装以下软件:
- Node.js(建议版本 6.0 或更高)
- npm(Node.js 包管理器)
- Grunt CLI(如果尚未安装)
安装步骤
-
克隆项目仓库
打开命令行工具,使用以下命令克隆项目仓库到本地目录:
git clone https://github.com/squizlabs/HTML_CodeSniffer.git -
安装依赖
进入项目目录,使用 npm 安装项目所需的依赖:
cd HTML_CodeSniffer npm install -
构建审计器
使用 Grunt 构建审计器。在项目目录中运行以下命令:
grunt build构建完成后,您将在
build目录中找到审计器文件。 -
配置审计器
将审计器文件移动到 Web 可访问的位置,或者创建一个符号链接到
build目录。然后,从 HTML_CodeSniffer 网站获取审计器书签代码,将起始目录替换为您本地 URL,并保存为新的书签代码。
-
使用命令行处理
如果您希望使用命令行处理 HTML_CodeSniffer,您可以选择安装 PhantomJS 或使用 Puppeteer。
-
安装 PhantomJS:
npm install -g phantomjs-prebuilt -
使用 Puppeteer:
npm i puppeteer-core
请参考项目文档中的示例代码,了解如何使用这些工具。
-
-
使用 Node.js 和 JSDom
如果您希望在服务器端使用 HTML_CodeSniffer 而不使用 headless 浏览器,可以安装 JSDom:
npm install jsdom然后,使用 Node.js 运行以下示例脚本:
var jsdom = require('jsdom'); var { JSDOM } = jsdom; var fs = require('fs'); var HTMLCS = fs.readFileSync('./build/HTMLCS.js', 'utf-8'); var vConsole = new jsdom.VirtualConsole(); vConsole.on('log', function(message) { console.log(message); }); var dom = new JSDOM('<img src="test.png" />', { runScripts: 'dangerously', virtualConsole: vConsole }); dom.window.eval(HTMLCS); dom.window.HTMLCS_RUNNER.run('WCAG2AA');
通过以上步骤,您应该能够成功安装和配置 HTML_CodeSniffer,并根据您的需求使用它来检查 HTML 文档的可访问性。
kernelopenEuler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。C038
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0119
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