在listmonk模板中处理订阅者创建时间比较的注意事项
2025-05-14 22:06:53作者:劳婵绚Shirley
在listmonk邮件营销系统中,模板设计者经常需要根据订阅者的注册时间显示不同的内容。本文深入探讨了在模板中比较.Subscriber.CreatedAt与当前时间的正确方法,以及处理预览模式下日期值为空的解决方案。
问题背景
当尝试在listmonk模板中使用.Subscriber.CreatedAt字段时,设计者可能会遇到一个常见问题:在预览模式下,该字段显示为{0001-01-01 00:00:00 +0000 UTC false}这样的无效值。这会导致基于时间的条件判断失效,影响模板的预览效果。
技术原理
listmonk系统中的.Subscriber.CreatedAt字段存储的是订阅者的注册时间戳。在正式发送邮件时,这个字段会被正确填充。但在预览模式下,系统没有具体的订阅者上下文,因此该字段保持为空值状态。
解决方案
1. 空值检查
最稳妥的做法是在使用该字段前进行空值检查:
{{ if .Subscriber.CreatedAt }}
{{/* 这里放置基于创建时间的逻辑 */}}
{{ end }}
这种方法确保了只有在字段有效时才会执行相关逻辑。
2. 完整的时间比较示例
以下是一个完整的示例,展示如何比较订阅者创建时间与30天前的时间:
{{ if .Subscriber.CreatedAt }}
{{ $now := now }}
{{ $thirtyDaysAgo := $now | date_modify "-720h" }}
{{ if gt .Subscriber.CreatedAt $thirtyDaysAgo }}
<h1>感谢您近期加入我们的订阅</h1>
{{ else }}
<h1>感谢您长期以来的支持</h1>
{{ end }}
{{ end }}
3. 日期格式化技巧
如果需要显示格式化的日期,可以使用:
{{ .Subscriber.CreatedAt | date "2006-01-02" }}
注意这里的格式字符串使用Go语言的特定日期格式。
系统优化方向
listmonk开发团队已经注意到这个问题,计划在未来的版本中改进预览模式,为.Subscriber.CreatedAt提供有效的测试值,使模板预览更加准确。
最佳实践建议
- 始终对时间字段进行空值检查
- 在开发阶段使用完整的条件判断逻辑
- 测试时既要检查预览效果,也要验证实际发送效果
- 考虑为长期订阅者和新订阅者设计差异化的内容策略
通过遵循这些原则,可以确保基于订阅时间的个性化内容在各种情况下都能正确显示。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
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
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
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322