VitePress 站点地图中 lastmod 时间戳的优化方案
2025-05-16 04:10:42作者:温艾琴Wonderful
问题背景
在使用 VitePress 构建文档网站时,站点地图(sitemap.xml)中的 lastmod 时间戳默认仅使用 Git 提交时间,而忽略了 frontmatter 中设置的 lastUpdated 值。这可能导致站点地图显示的最后更新时间与实际内容更新时间不一致。
问题分析
VitePress 内置的站点地图生成功能存在以下行为特点:
- 默认情况下,lastmod 属性仅从 Git 提交历史中获取时间戳
- 即使在前置元数据(frontmatter)中明确设置了 lastUpdated 字段,该值也不会被站点地图采用
- 这种设计在某些场景下不够灵活,特别是当内容更新不通过 Git 提交时
解决方案
我们可以通过配置 VitePress 的 sitemap 选项,自定义 transformItems 方法来实现更灵活的时间戳控制。以下是完整的实现方案:
import fs from "fs";
export default defineConfig({
sitemap: {
hostname: "您的域名",
transformItems: (items) => {
items.forEach(item => {
const url = item.url;
const file = "docs/" + url + ".md"; // 根据实际项目结构调整路径
try {
const data = fs.readFileSync(file, "utf-8");
const getUpdatedTime = data => {
const allLines = data.split("\n");
for (let i = 0; i < allLines.length; i++) {
const currentLine = allLines[i];
if (i > 1 && currentLine === "---") {
console.warn("前置元数据中未设置lastUpdated时间");
return null;
}
if (currentLine.indexOf("lastUpdated") >= 0) {
return currentLine.replace("lastUpdated:", "").trim();
}
}
}
const newUpdatedTime = getUpdatedTime(data);
if (newUpdatedTime) {
item.lastmod = newUpdatedTime;
}
} catch (err) {
console.error(err);
}
});
return items;
}
},
});
实现原理
- 文件读取:通过 Node.js 的 fs 模块直接读取对应的 Markdown 文件内容
- 前置元数据解析:逐行扫描文件内容,查找包含 lastUpdated 字段的行
- 时间戳提取:从找到的行中提取出时间戳字符串
- 时间戳替换:将站点地图项中的 lastmod 属性替换为从前置元数据中提取的时间
注意事项
- 路径配置需要根据实际项目结构调整,示例中使用的是 docs/ 目录
- 该方法会捕获并处理文件读取错误,但不会中断站点地图生成过程
- 如果前置元数据中没有设置 lastUpdated,将保持原有的 Git 提交时间
- 性能考虑:对于大型站点,频繁的文件读取可能影响构建速度
最佳实践建议
- 在前置元数据中使用标准化的时间格式,如 ISO 8601 格式
- 考虑添加缓存机制来优化大型站点的构建性能
- 可以将此逻辑封装为插件,提高代码复用性
- 在 CI/CD 流程中验证站点地图生成结果
通过这种定制化方案,我们可以更精确地控制站点地图中的最后更新时间,确保其与实际内容更新保持同步,这对于 SEO 优化和内容管理都有重要意义。
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
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 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 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
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
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218