BlockNote项目:如何正确加载和渲染已保存的编辑器内容
2025-05-28 15:54:24作者:史锋燃Gardner
BlockNote
A "Notion-style" block-based extensible text editor built on top of Prosemirror and Tiptap.
在基于BlockNote编辑器开发内容管理系统时,开发者常常会遇到如何正确加载和保存编辑器内容的问题。本文将从技术角度深入解析BlockNote编辑器的文档结构,以及如何正确处理内容序列化和反序列化。
BlockNote文档结构解析
BlockNote编辑器使用两种不同的JSON格式来表示文档内容:
- BlockNote JSON:这是编辑器内部使用的数据结构,格式较为扁平,适合直接用于初始化编辑器
- Prosemirror JSON:这是底层Prosemirror编辑器使用的数据结构,格式较为复杂和嵌套
开发者常见的误区是直接将Prosemirror JSON保存到数据库,然后在重新加载时尝试将其作为初始内容传入编辑器。这种做法会导致内容无法正确渲染。
正确的内容保存与加载流程
保存内容到数据库
当用户完成编辑后,应该使用editor.document属性获取BlockNote格式的JSON数据,而不是直接保存编辑器输出的原始JSON。例如:
const saveContent = () => {
const contentToSave = editor.document;
// 将contentToSave保存到数据库
};
从数据库加载内容
当需要重新加载已保存的内容时,可以直接将之前保存的BlockNote JSON作为initialContent传入编辑器:
const initialContent = /* 从数据库获取的BlockNote JSON */;
const editor = useBlockNote({
initialContent: initialContent,
// 其他配置...
});
两种JSON格式的转换
虽然不建议直接操作Prosemirror JSON,但在某些特殊情况下,开发者可能需要在这两种格式间进行转换。BlockNote提供了相关的API方法:
-
将BlockNote JSON转换为Prosemirror JSON:
const prosemirrorJSON = editor.tryParseMarkdownToProsemirror(blocknoteJSON); -
将Prosemirror JSON转换为BlockNote JSON:
const blocknoteJSON = editor.tryParseProsemirrorToMarkdown(prosemirrorJSON);
最佳实践建议
- 始终使用BlockNote JSON:在应用层和数据库层都使用BlockNote JSON格式,避免不必要的转换
- 保持数据一致性:确保保存和加载使用相同的数据格式
- 处理空内容情况:为
initialContent提供合理的默认值,避免传入undefined或null - 考虑内容迁移:如果已有数据是Prosemirror JSON格式,需要编写迁移脚本将其转换为BlockNote JSON
通过遵循这些实践,开发者可以确保BlockNote编辑器内容的正确保存和加载,提供流畅的用户编辑体验。
BlockNote
A "Notion-style" block-based extensible text editor built on top of Prosemirror and Tiptap.
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
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++
876
576
openEuler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。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (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
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136