Marked 开源项目教程
2024-08-16 18:02:49作者:范靓好Udolf
项目介绍
Marked 是一个用于解析 Markdown 的低级编译器,旨在快速且轻量级地实现所有支持的 Markdown 风格和规范。它可以在浏览器、服务器或命令行接口(CLI)中运行。Marked 不使用缓存,也不会长时间阻塞,确保了高效的解析性能。
项目快速启动
安装
通过 npm 安装
npm install -g marked
在浏览器中使用
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8"/>
<title>Marked in the browser</title>
</head>
<body>
<div id="content"></div>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/marked/marked.min.js"></script>
<script>
document.getElementById('content').innerHTML = marked.parse('# Marked in the browser\n\nRendered by **marked**');
</script>
</body>
</html>
使用 CLI
# 示例:使用标准输入
$ marked -o hello.html
hello world
^D
$ cat hello.html
<p>hello world</p>
应用案例和最佳实践
案例一:静态博客生成器
使用 Marked 可以轻松地将 Markdown 文件转换为 HTML,适用于构建静态博客。以下是一个简单的示例:
const fs = require('fs');
const marked = require('marked');
fs.readFile('post.md', 'utf8', (err, data) => {
if (err) throw err;
const html = marked.parse(data);
fs.writeFile('post.html', html, (err) => {
if (err) throw err;
console.log('Post has been converted to HTML!');
});
});
最佳实践
- 安全使用:由于 Marked 不 sanitize 输出 HTML,建议使用 DOMPurify 等库来处理输出,以防止 XSS 攻击。
const DOMPurify = require('dompurify');
const marked = require('marked');
const dirty = marked.parse(`<img src="x" onerror="alert('not happening')">`);
const clean = DOMPurify.sanitize(dirty);
典型生态项目
1. Gatsby
Gatsby 是一个基于 React 的静态站点生成器,可以使用 Marked 作为其 Markdown 解析器,提供快速且高效的静态站点构建体验。
2. Hexo
Hexo 是一个快速、简洁且高效的博客框架,支持使用 Marked 进行 Markdown 解析,适用于快速搭建个人博客。
3. VuePress
VuePress 是一个基于 Vue 的静态站点生成器,特别适合构建文档网站。它可以集成 Marked 来处理 Markdown 内容,提供流畅的阅读体验。
通过以上教程,您可以快速上手并深入了解 Marked 开源项目的使用和生态。希望这些内容对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
热门内容推荐
最新内容推荐
DeepSeek-R1 终端输出满屏 `<think>` 乱码?一行正则修复 Hermes 过滤 BugAI 找不到执行结果?排查 _sanitize_api_messages 首尾空格引发的血案Agent 疯狂请求 API 导致额度耗尽?修复 batch_runner 无限重试 Bug接入 MiniMax/Qwen3 报错?别让 scratchpad 污染你的流式输出微信桥接神器 HermesClaw 启动崩溃?修复 openclaw dry-run 权限异常git submodule update 失败?国内网络拉取 Tinker-Atropos 强化学习模块指南Windows WSL 运行 Hermes 提示 launchd 失败?彻底解决跨系统自启大坑Execution Layer Crash: 修复工具调用结果无法持久化保存的致命 Bug无缝对话体验升级:Cherry Studio如何解决多模型协作难题隐私优先的照片管理:Ente加密相册的安全存储与智能组织方案
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
668
4.3 K
deepin linux kernel
C
28
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
511
621
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
398
297
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++
943
878
🎉 (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
1.56 K
904
暂无简介
Dart
917
222
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
558
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
169
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
163
924