ProseMirror模型版本更新导致的块内容解析问题分析
2025-05-28 09:28:53作者:滕妙奇
在ProseMirror编辑器框架的最新更新中,模型模块(prosemirror-model)从1.25.0升级到1.25.1版本时,引入了一个值得开发者注意的块内容解析行为变化。这个变化影响了嵌套块结构的复制粘贴功能,特别对于那些实现复杂块状编辑功能的项目尤为明显。
问题背景
在富文本编辑器的实现中,块状内容(block content)是一种常见的结构化编辑模式。开发者通常会为这类内容设计特定的DOM结构和解析规则。典型的实现方式包括:
- 使用div包裹的块容器(blockContainer)
- 包含实际内容的块内容节点(blockContent)
- 管理嵌套块的块组节点(blockGroup)
在ProseMirror中,这种结构通常通过schema定义和相应的DOM解析规则来实现。在1.25.0版本中,系统能够正确处理嵌套的块结构,但在1.25.1版本中,解析行为发生了变化,导致内容被重复解析。
技术细节分析
问题的核心在于DOM解析规则的优先级和匹配逻辑发生了变化。具体表现为:
- 双重解析规则:blockContent节点同时定义了针对div[data-block-content]和纯p元素的解析规则
- 版本行为差异:
- 1.25.0版本会"意外地"忽略内部p元素的匹配
- 1.25.1版本则会同时触发两个解析规则
- 结果表现:导致复制粘贴时内容被重复解析,破坏原有的块结构
解决方案
针对这一问题,ProseMirror维护者提出了明确的解决方案:在div[data-block-content]的解析规则中添加contentElement属性。这个属性应该指定一个函数,明确告诉解析器应该从哪个DOM元素开始解析内容。
具体实现建议如下:
{
// 原有解析规则
tag: "div[data-block-content]",
// 新增内容解析定位
contentElement: elt => elt.querySelector("p") || elt
}
这种方法可以确保:
- 当存在p元素时,从p元素开始解析内容
- 当不存在p元素时,回退到从div自身开始解析
- 避免了双重解析的问题
最佳实践建议
对于实现复杂块状编辑功能的开发者,建议:
- 明确解析范围:始终为块状内容的解析规则指定contentElement
- 版本兼容性测试:在升级ProseMirror相关依赖时,特别测试复制粘贴功能
- 结构化测试:为块状内容设计专门的复制粘贴测试用例
- 解析规则设计:避免为同一内容定义多个可能冲突的解析规则
总结
ProseMirror 1.25.1版本的这一变化实际上修正了之前版本中不够严谨的解析行为,促使开发者更明确地定义内容解析的范围。这一案例也提醒我们,在实现复杂编辑器功能时,需要特别注意DOM结构与解析规则的精确匹配,特别是在涉及版本升级时,要全面测试核心编辑功能的表现。
对于使用块状编辑模式的开发者来说,及时应用上述解决方案可以确保在最新版本的ProseMirror中获得稳定可靠的编辑体验。
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。C030
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 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
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
65
19
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
19
30