MJML项目中Outlook条件注释的正确使用方法
概述
在使用MJML构建响应式电子邮件模板时,开发者经常需要针对Microsoft Outlook客户端添加特定的条件注释。这些注释允许开发者为Outlook和其他邮件客户端提供不同的HTML结构和样式。然而,许多开发者在MJML模板中直接使用Outlook条件注释时会遇到解析问题。
问题现象
当开发者在MJML模板中直接插入标准的Outlook条件注释时,例如:
<!--[if !mso]><!-->
<mj-image css-class="hero mobile" />
<!--<![endif]-->
在MJML编译过程中,这些注释会被错误地解析,导致在生成的HTML中出现额外的空格,如:
<!-- [if !mso]><!-->
这个额外的空格会使Outlook无法正确识别条件注释,最终导致条件显示逻辑失效。
根本原因
MJML的解析器将这些条件注释视为普通的HTML注释进行处理,而不是特殊的Outlook条件注释。在解析过程中,解析器会自动格式化注释内容,导致在条件语句前插入不必要的空格。
解决方案
要正确地在MJML模板中使用Outlook条件注释,应该使用<mj-raw>标签来包裹这些条件语句。<mj-raw>标签会告诉MJML解析器不要处理其中的内容,保持原样输出。
正确用法示例:
<mj-section>
<mj-column>
<mj-image css-class="hero desktop" src="desktop.jpg" />
<mj-raw><!--[if !mso]><!--></mj-raw>
<mj-image css-class="hero mobile" src="mobile.jpg" />
<mj-raw><!--<![endif]--></mj-raw>
</mj-column>
</mj-section>
最佳实践
-
始终使用mj-raw包裹条件注释:这能确保条件注释被正确传递到最终HTML中。
-
保持条件注释的完整性:不要在条件注释中添加额外的空格或换行。
-
测试不同客户端:特别是在Outlook中测试条件注释是否按预期工作。
-
考虑移动优先策略:通常建议将移动端内容作为默认内容,然后为桌面端(特别是Outlook)提供替代内容。
高级用法
对于更复杂的条件逻辑,可以在mj-raw中使用多个Outlook条件注释:
<mj-raw><!--[if mso]>
<table><tr><td>
<![endif]--></mj-raw>
<!-- 这里是需要在Outlook中特殊处理的内容 -->
<mj-raw><!--[if mso]>
</td></tr></table>
<![endif]--></mj-raw>
结论
通过正确使用<mj-raw>标签,开发者可以确保Outlook条件注释在MJML模板中正常工作。这种方法既保持了MJML的简洁性,又允许针对特定邮件客户端(如Outlook)进行精细控制。记住,在电子邮件开发中,条件注释仍然是处理Outlook兼容性问题的重要工具之一。
kernelopenEuler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。C089
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0137
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