asciinema-player 使用教程
2024-09-14 00:44:08作者:裘旻烁
1. 项目介绍
asciinema-player 是一个用于终端会话录制的 Web 播放器。与传统的 Web 视频播放器不同,asciinema-player 播放的是轻量级的文本格式终端会话录制文件(asciicast 格式),这些文件通常由 asciinema 录制器生成。该播放器完全使用 JavaScript 和 Rust(通过 WASM)构建,可以作为 npm 包或独立的 JS 包使用。你可以在任何 HTML 页面中使用它,例如项目文档、博客或会议演讲演示中。
2. 项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,通过 npm 安装 asciinema-player:
npm install asciinema-player
使用
在你的 HTML 页面中,添加以下代码来嵌入 asciinema-player:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>asciinema Player Demo</title>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="node_modules/asciinema-player/dist/bundle/asciinema-player.css" />
</head>
<body>
<div id="demo"></div>
<script src="node_modules/asciinema-player/dist/bundle/asciinema-player.js"></script>
<script>
AsciinemaPlayer.create('demo.cast', document.getElementById('demo'));
</script>
</body>
</html>
构建
如果你想从源码构建 asciinema-player,你需要安装 Rust 编译器(1.77 或更高版本)和 Cargo 包管理器。然后运行以下命令:
git clone https://github.com/asciinema/asciinema-player.git
cd asciinema-player
rustup target add wasm32-unknown-unknown
npm install
npm run build
npm run bundle
构建完成后,你将得到以下输出文件:
dist/index.js
- ES 模块,用于在你的 JS 包中导入。dist/bundle/asciinema-player.js
- 独立的播放器脚本,可以直接链接到网站。dist/bundle/asciinema-player.min.js
- 上述脚本的压缩版本。dist/bundle/asciinema-player.css
- 样式表,可以直接链接到网站或包含在 CSS 包中。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 项目文档:在项目文档中嵌入终端会话录制,帮助用户理解如何使用命令行工具。
- 博客:在技术博客中展示终端操作,使读者能够直观地看到操作过程。
- 会议演讲:在会议演讲中嵌入终端会话录制,增强演示效果。
最佳实践
- 优化播放速度:使用
speed
选项调整播放速度,以适应不同的演示需求。 - 自定义主题:通过
theme
选项选择不同的终端主题,使播放器更符合你的网站风格。 - 自动暂停:使用
markers
选项设置导航标记,自动暂停播放,方便用户查看关键步骤。
4. 典型生态项目
- asciinema:终端会话录制工具,生成 asciicast 格式的录制文件。
- ttyrec:另一种终端会话录制工具,asciinema-player 也支持播放 ttyrec 格式的录制文件。
- asciinema-server:用于托管和分享 asciicast 文件的服务器端项目。
通过这些生态项目,你可以构建一个完整的终端会话录制和播放解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 JavaWeb企业门户网站源码 - 企业级门户系统开发指南 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 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 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 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
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
211
287

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
526
116

🎉 (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
987
583

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
148
197

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
46
0

ArkUI-X adaptation to Android | ArkUI-X支持Android平台的适配层
C++
39
55

ArkUI-X adaptation to iOS | ArkUI-X支持iOS平台的适配层
Objective-C++
19
44