dotcom-rendering 的项目扩展与二次开发
2025-05-23 21:47:04作者:温玫谨Lighthearted
项目的基础介绍
dotcom-rendering 是由 The Guardian 开发的一个开源项目,主要用于渲染 The Guardian 网站上的文章。该项目是一个 monorepo,包含了两个子项目:apps-rendering 和 dotcom-rendering。它的目的是提供一个高效、可扩展的渲染逻辑,以支持网站内容的快速展示。
项目的核心功能
项目的核心功能是处理和渲染 The Guardian 网站上的文章内容,包括但不限于:
- 文章内容的解析与处理
- 布局与样式的渲染
- 与后端服务的交互
- 响应式设计,以适应不同的设备和屏幕尺寸
项目使用了哪些框架或库?
dotcom-rendering 项目主要使用了以下框架和库:
- TypeScript: 提供静态类型检查和面向对象的编程特性。
- JavaScript: 用于实现前端交互和动态内容加载。
- React: 用于构建用户界面的 JavaScript 库。
- Next.js: 一个基于 React 的框架,用于服务器端渲染和生成静态网站。
- SWC: 一个快速、可配置的 JavaScript 编译器。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
dotcom-rendering/
├── apps-rendering/ # 用于渲染应用程序相关的逻辑
├── dotcom-rendering/ # 核心渲染逻辑
├── patches/ # 用于修复和优化代码的补丁
├── scripts/ # 脚本文件,用于自动化任务
├── .github/ # GitHub 工作流程和配置文件
├── .husky/ # Husky 配置文件,用于 Git 钩子
├── .vscode/ # Visual Studio Code 的配置文件
├── package.json # 项目依赖和配置
├── pnpm-lock.yaml # pnpm 锁文件,用于锁定依赖版本
└── pnpm-workspace.yaml # pnpm 工作空间配置
对项目进行扩展或者二次开发的方向
-
功能增强:根据需求添加新的功能模块,例如增加对多种文章格式的支持,或者引入新的交互元素。
-
性能优化:对现有的渲染逻辑进行优化,提升渲染速度和效率,减少资源消耗。
-
兼容性扩展:增强项目的兼容性,支持更多的浏览器和设备,提高用户体验。
-
国际化支持:增加多语言支持,使得项目能够适应不同语言的用户需求。
-
模块化重构:将项目中的部分功能模块化,提高代码的可维护性和可重用性。
-
插件系统:开发一套插件系统,允许第三方开发者扩展项目功能,增加自定义性。
通过这些方向的扩展和二次开发,dotcom-rendering 项目可以更好地服务于更多的场景和用户需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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
325
🔥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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
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
492