FTDomDelegate 使用指南
项目介绍
FTDomDelegate 是由 FT Labs 开发的一个 DOM 事件代理库,属于 Financial Times 的一部分。这个库允许开发者为匹配特定选择器的所有目标元素创建并绑定事件监听器,即便这些元素在页面加载时还未存在。维护工作目前由 Origami Team 负责。该库的设计灵感来源于 jQuery 的事件委托功能,支持现代的模块化导入方式,并采用 MIT 许可证进行分发。主要贡献者包括 Matthew Caruana Galizia、Sam Giles 和 Matt Andrews。
项目快速启动
要开始使用 FTDomDelegate,首先确保你的开发环境支持 ES 模块或者你能够使用适合的打包工具(如Webpack或Rollup)来处理模块导入。
安装
你可以通过npm安装FTDomDelegate:
npm install ftdomdelegate
或者,如果你的项目不使用npm管理依赖,可以直接下载源码或从CDN引入。
引入并使用
在支持ES模块的环境中,你可以这样导入并初始化FTDomDelegate:
import Delegate from 'ftdomdelegate';
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function () {
const delegate = new Delegate(document.body);
// 监听body上的所有按钮点击事件
delegate.on('click', 'button', function (event) {
console.log("按钮被点击了");
});
// 监听触摸移动事件
delegate.on('touchmove', function (event) {
console.log("发生了触摸移动");
});
});
应用案例和最佳实践
应用案例
事件委托是提高性能的关键技巧,尤其当处理大量动态生成的DOM元素时。例如,在一个无限滚动的新闻列表中,FTDomDelegate可以轻松地让你在一个固定元素上绑定事件,而不是每次新条目加载时都要重复绑定。
最佳实践
- 优化选择器:尽量使用高效的选择器以减少匹配时间。
- 利用事件冒泡:将事件监听器绑定到尽可能高的节点,但又不会过高以避免不必要的触发。
- 移除不再需要的监听器:在组件卸载或元素不再需要监听事件时,记得解绑对应的事件处理函数。
典型生态项目
由于FTDomDelegate专注于提供核心的DOM事件代理功能,它通常与其他前端框架或库一起使用,以增强这些框架的事件处理能力。在金融时报自己的产品以及基于现代Web技术构建的应用程序中,FTDomDelegate经常被集成来简化复杂的UI逻辑和提高事件处理效率。然而,具体例子和生态系统的详细整合案例没有直接提及,这通常是通过开发者在自己的应用中实践而体现的,比如与React、Vue或Angular等现代前端框架结合使用。
以上就是FTDomDelegate的基本使用教程,希望能帮助您高效地集成这一强大的事件处理工具到您的项目中。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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