Python-Markdown项目:TOC扩展中忽略[TOC]标记前标题的技巧
2025-06-17 00:12:45作者:秋泉律Samson
在Python-Markdown的TOC(Table of Contents)扩展使用过程中,开发者经常需要控制目录生成的范围。一个典型需求是:希望自动生成的目录只包含文档中[TOC]标记之后出现的标题,而忽略标记前的所有标题内容。
核心问题分析
标准的TOC扩展会扫描整个文档的所有标题层级来生成目录树。但在实际文档结构中,我们经常会在文档开头使用一个顶级标题(如# 文档标题)作为整个页面的名称,这个标题通常不需要出现在后续的目录导航中。
解决方案:toc_depth参数
Python-Markdown的TOC扩展提供了toc_depth参数,通过合理配置这个参数可以实现忽略特定层级标题的效果:
markdown.markdown(text, extensions=['toc'], extension_configs={
'toc': {'toc_depth': '2-6'}
})
这种配置会:
- 只显示二级(
##)到六级(######)标题 - 自动跳过一级标题(
#) - 保持后续标题层级的完整嵌套关系
实现原理
TOC扩展的工作原理是:
- 扫描文档解析后的抽象语法树(AST)
- 识别所有标题元素(h1-h6)
- 根据
toc_depth参数过滤符合条件的标题 - 构建嵌套的目录结构
当设置为'2-6'时,扩展会主动排除所有h1级别的标题节点,无论它们出现在文档的什么位置。
注意事项
这种方案需要注意:
- 会全局忽略所有h1标题,包括[TOC]标记后可能存在的h1
- 如果文档结构需要使用多级h1标题,则需要考虑其他方案
- 可以通过CSS单独设置页面标题样式,而不依赖h1标签
最佳实践建议
对于技术文档编写,推荐:
- 保持页面标题使用h1
- 内容章节从h2开始
- 使用
toc_depth='2-6'配置 - 通过CSS美化页面标题样式
这样既能保持语义化的文档结构,又能获得整洁的目录导航体验。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
321
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868