Toast 框架技术文档

2024-12-24 13:25:43作者：裘晴惠Vivianne

1. 安装指南

1.1 下载项目

首先，您需要从GitHub下载Toast框架的源代码。您可以通过以下命令克隆项目：

git clone https://github.com/daneden/Toast.git

1.2 引入CSS文件

将下载的grid.css文件引入到您的HTML文档中。在HTML文档的<head>标签内添加以下代码：

<link rel="stylesheet" href="path/to/toast/grid.css">

1.3 自定义配置

如果您需要自定义网格的列数、间距等，可以编辑_grid.scss文件中的变量。编辑完成后，重新编译生成grid.css文件。

2. 项目的使用说明

2.1 基本使用

使用Toast框架非常简单。首先，您需要一个包裹容器（通常是<div class="container">），然后在其中添加一个.grid容器。在.grid容器内，您可以添加多个列（.grid__col），并指定每列的宽度。

<div class="container">
  <div class="grid">
    <div class="grid__col grid__col--1-of-4">
      <!-- 内容 -->
    </div>
    <div class="grid__col grid__col--3-of-4">
      <!-- 内容 -->
    </div>
    <div class="grid__col grid__col--6-of-12">
      <!-- 内容 -->
    </div>
  </div>
</div>

2.2 自定义列数和间距

您可以通过编辑_grid.scss文件中的变量来自定义网格的列数和间距。例如：

$toast-col-groups: (12, 6, 9); // 设置列数
$toast-gutter-width: 20px; // 设置间距

2.3 响应式布局

Toast框架支持响应式布局。您可以通过添加grid__col--m-和grid__col--s-等前缀来定义不同断点下的列行为。

<div class="grid">
  <div class="grid__col--1-of-3 grid__col--m-1-of-2 grid__col--s-1-of-2">
    <!-- 内容 -->
  </div>
</div>

3. 项目API使用文档

3.1 类名命名空间

您可以通过修改$toast-grid-namespace和$toast-grid-column-namespace变量来自定义网格和列的类名。

$toast-grid-namespace: 'custom-grid';
$toast-grid-column-namespace: 'custom-col';

3.2 列分组

通过$toast-col-groups(n)变量，您可以定义网格的列分组。例如：

$toast-col-groups: (12, 6, 9);

3.3 间距设置

$toast-gutter-width变量用于设置列之间的间距。

$toast-gutter-width: 20px;

3.4 断点设置

$toast-breakpoint-medium和$toast-breakpoint-small变量用于设置响应式布局的断点。

$toast-breakpoint-medium: 768px;
$toast-breakpoint-small: 480px;

4. 项目安装方式

4.1 通过Git安装

您可以通过Git克隆项目到本地：

git clone https://github.com/daneden/Toast.git

4.2 手动下载

您也可以直接从GitHub页面下载ZIP文件，解压后使用。

4.3 引入CSS文件

将grid.css文件引入到您的HTML文档中：

<link rel="stylesheet" href="path/to/toast/grid.css">

通过以上步骤，您可以轻松安装并使用Toast框架来创建灵活且高度可定制的网格布局。

Toast

🍞 A highly-customizable, responsive (S)CSS grid

项目地址：https://gitcode.com/gh_mirrors/toa/Toast

登录后查看全文

项目优选

收起

kernel

deepin linux kernel

pytorch

Ascend Extension for PyTorch

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。

TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。

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。

🎉 (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

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