GLPI项目自定义CSS调色板开发指南
2025-06-11 07:37:41作者:滑思眉Philip
在GLPI 11.0版本中,系统提供了强大的主题定制功能,允许开发者和系统管理员通过自定义CSS调色板来创建独特的界面风格。本文将详细介绍如何为GLPI项目创建和使用自定义CSS调色板。
调色板基础结构
GLPI的自定义调色板采用SCSS(Sass)语法编写,主要包含两个部分:
- 自定义变量定义
- 基础调色板引入
一个典型的自定义调色板文件(customer.scss)结构如下:
// 主色调定义
$primary: #c8eafd;
$secondary: #656d77;
$link-color: #26b8eb;
// 主菜单颜色
$mainmenu_bg: #3f4a52;
$mainmenu_fg: #f4f6fa;
// 徽章颜色
$badge-bg: #d0d9f0;
$badge-fg: rgb(58, 73, 102);
// 引入基础调色板
@import "../includes/palette_light";
可定制变量详解
GLPI提供了丰富的可定制变量,主要包括以下几类:
基础颜色变量
$primary: 主色调,用于按钮、重要元素等$secondary: 次要色调$link-color: 链接颜色
主菜单变量
$mainmenu_bg: 主菜单背景色$mainmenu_fg: 主菜单前景色(文字颜色)
徽章变量
$badge-bg: 徽章背景色$badge-fg: 徽章文字颜色
标志变量
$logo: 主logo图片路径$logo_reduced: 简化版logo图片路径(通常用于折叠菜单)
实现原理
GLPI的主题系统基于Sass预处理器构建,工作流程如下:
- 用户定义自定义变量
- 系统导入基础调色板模板
- Sass编译器将变量和模板合并生成最终CSS
- 生成的CSS应用于GLPI界面
这种架构允许用户只需覆盖需要的变量,其余样式自动继承自基础模板。
最佳实践
- 变量覆盖:只需定义需要修改的变量,未定义的变量将使用默认值
- 颜色对比度:确保前景色和背景色有足够的对比度,保证可读性
- 命名规范:遵循现有的变量命名约定,便于维护
- 版本控制:将自定义调色板文件纳入版本控制系统
部署流程
- 创建自定义的SCSS文件(如customer.scss)
- 将文件放置在GLPI的适当目录中
- 配置GLPI使用该自定义主题
- 清除缓存(如有必要)
通过这套系统,企业可以轻松创建符合自身品牌形象的GLPI界面,同时保持与官方版本的兼容性,便于后续升级维护。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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TSX0114
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
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++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen 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
TSX
211
114
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869