doT.js 模板引擎使用教程
2024-10-10 21:15:53作者:冯爽妲Honey
1. 项目介绍
doT.js 是一个快速且简洁的 JavaScript 模板引擎,适用于 Node.js 和浏览器环境。它以高性能著称,特别在 V8 引擎和 Node.js 环境下表现优异。doT.js 的核心优势在于其简洁的代码和无依赖性,使其成为许多开发者的首选模板引擎。
主要特点
- 高性能:在 V8 和 Node.js 环境下表现出色。
- 简洁:代码量小,无外部依赖。
- 灵活:支持自定义分隔符、运行时评估、编译时评估等功能。
- 兼容性:适用于 Node.js 和浏览器环境。
2. 项目快速启动
安装
首先,通过 npm 安装 doT.js:
npm install dot
基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何在 Node.js 中使用 doT.js:
const dot = require('dot').template;
// 定义模板
const template = dot("Hello {{=it.name}}!");
// 渲染模板
const result = template({ name: "World" });
console.log(result); // 输出: Hello World!
浏览器环境
在浏览器中使用 doT.js,只需引入 doT.js 文件:
<script src="path/to/doT.js"></script>
<script>
// 定义模板
const template = doT.template("Hello {{=it.name}}!");
// 渲染模板
const result = template({ name: "World" });
console.log(result); // 输出: Hello World!
</script>
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
动态生成 HTML
doT.js 常用于动态生成 HTML 内容,特别是在单页应用(SPA)中。以下是一个简单的示例:
const template = dot("<div>{{=it.content}}</div>");
const html = template({ content: "This is a dynamic content." });
document.body.innerHTML = html;
与 Express 集成
doT.js 可以与 Express 框架无缝集成,用于渲染动态页面。以下是一个示例:
const express = require('express');
const dot = require('dot').process;
const path = require('path');
const app = express();
// 设置模板路径
dot({ path: path.join(__dirname, 'views') });
app.get('/', (req, res) => {
res.render('index', { title: 'Home Page' });
});
app.listen(3000, () => {
console.log('Server is running on port 3000');
});
最佳实践
- 模板缓存:在生产环境中,建议缓存编译后的模板以提高性能。
- 安全考虑:避免在模板中直接使用用户输入,以防止代码注入攻击。
- 自定义分隔符:根据项目需求,自定义模板分隔符以避免与现有代码冲突。
4. 典型生态项目
Express.js
doT.js 与 Express.js 的集成非常简单,可以通过设置模板引擎来使用 doT.js 渲染动态页面。
Webpack
在 Webpack 项目中,可以使用 dot-loader 来处理 doT.js 模板文件,将其编译为 JavaScript 模块。
其他模板引擎
doT.js 可以与其他模板引擎(如 Handlebars、EJS)结合使用,以满足不同的项目需求。
通过本教程,您应该已经掌握了 doT.js 的基本使用方法和一些最佳实践。希望 doT.js 能成为您开发高性能 Web 应用的得力助手。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
暂无简介
Dart
615
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