推荐一款无障碍访问增强神器:React-Focus-On
2024-05-21 07:53:09作者:江焘钦
在前端开发中,构建无障碍(Accessibility)友好的应用至关重要。今天,我们向您推荐一款名为React-Focus-On的开源库,它旨在帮助您轻松实现WAI ARIA兼容的模态对话框或全屏任务,让您的应用更加友好,更易于所有用户使用。
项目介绍
React-Focus-On是一个轻量级的解决方案,结合了react-focus-lock、react-remove-scroll和aria-hidden,确保焦点锁定在特定区域,禁用页面滚动并隐藏非当前任务元素以优化屏幕阅读器体验。它通过<FocusOn>组件提供了一种简单而强大的方式,让您能够专注于一个单一的任务。
项目技术分析
React-Focus-On的核心特性包括:
- 焦点锁定:使用react-focus-lock组件,可以将焦点限制在指定的区域内,防止用户意外导航到页面其他部分。
- 禁止滚动与用户交互:借助react-remove-scroll,阻止页面滚动,并可禁用不必要的用户交互,保持用户体验一致。
- 屏幕阅读器辅助:利用aria-hidden属性,对非当前任务的内容进行隐藏,提升无障碍性能。
项目及技术应用场景
React-Focus-On适用于各种场景,尤其是:
- 模态对话框:当打开一个模态窗口时,可以保证用户只能与该窗口进行交互,避免误操作。
- 全屏模式:如地图应用的全屏视图,确保用户专注在地图上,避免其他元素干扰。
- 富文本编辑器:创建一个沉浸式编辑环境,使得编辑区域成为唯一焦点。
- 游戏或其他互动应用:专注于游戏或交互界面,防止用户离开当前操作。
项目特点
- 小巧精悍:最小仅2KB,最大不超过6KB,经过压缩后体积更小,不影响整体应用性能。
- 易用API:简洁的API设计,通过
<FocusOn>组件即可控制激活、停用以及各种回调事件。 - 跨框架支持:支持React 15/16及以上版本,v3版本更需React 16.8+以使用Hooks。
- 定制化:提供了额外的API,如AutoFocusInside、MoveFocusInside等,满足不同需求。
为了更好地了解和试用React-Focus-On,您可以查看其官方示例代码沙箱:CodeSandbox示例。
总的来说,React-Focus-On是一款功能强大且易于集成的工具,为无障碍开发提供了解决方案,同时也是构建高效、友好交互界面的利器。不妨将其添加到您的项目中,提升您的应用品质吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
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
1.03 K
479
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.24 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
617
140
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
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++
647
258