VanJS 1.5.3版本发布:支持在标签函数中指定createElement选项
VanJS是一个轻量级的JavaScript库,它提供了一种简洁的方式来创建和管理DOM元素。与React或Vue等框架不同,VanJS采用了更直接的方式操作DOM,同时保持了代码的简洁性和高性能。在最新的1.5.3版本中,VanJS增加了一个重要的功能:支持在标签函数中指定document.createElement的options参数。
理解createElement的options参数
在原生JavaScript中,document.createElement方法可以接受一个可选的options参数,这个参数主要用于Web Components相关功能。其中最重要的一个选项是is属性,它允许开发者创建自定义元素的实例。
例如,要创建一个扩展自原生button元素的自定义元素,传统方式需要这样写:
const button = document.createElement('button', {is: 'my-custom-button'});
VanJS 1.5.3的新特性
在VanJS 1.5.3之前,虽然可以通过标签函数创建元素,但无法直接指定createElement的options参数。新版本解决了这个问题,允许开发者在标签函数的props参数中直接指定这些选项。
这个改进使得在VanJS中使用Web Components变得更加方便和直观。开发者现在可以轻松地创建和使用自定义元素,而不需要绕过VanJS的API。
实际应用示例
让我们看一个完整的示例,展示如何在VanJS中使用这个新特性:
const {button} = van.tags;
// 定义一个扩展自HTMLButtonElement的自定义元素类
class MyButton extends HTMLButtonElement {
connectedCallback() {
this.addEventListener("click", () => alert("按钮被点击了!"));
this.style.backgroundColor = "lightblue";
this.style.padding = "10px 20px";
this.style.borderRadius = "5px";
}
}
// 注册自定义元素
customElements.define("my-button", MyButton, {extends: "button"});
// 使用VanJS创建自定义按钮
const CustomButton = () => button({
is: "my-button",
style: "margin: 20px;"
}, "点击我");
// 将按钮添加到页面
van.add(document.body, CustomButton());
在这个例子中,我们首先定义了一个自定义按钮元素MyButton,它扩展了原生的HTMLButtonElement。然后我们使用VanJS的button标签函数创建这个自定义元素的实例,通过is属性指定我们要创建的是自定义按钮。
技术实现细节
在底层,VanJS的这个新特性是通过在创建元素时检查props对象中是否包含is属性来实现的。如果检测到这个属性,VanJS会使用带有options参数的document.createElement方法,而不是普通的创建方式。
这种实现方式保持了VanJS的简洁性,同时扩展了它的功能,使其能够更好地与现代Web平台特性集成。
使用场景和建议
这个新特性特别适合以下场景:
- 渐进式Web应用开发:当需要在VanJS应用中逐步引入Web Components时
- UI组件库开发:创建可重用的自定义UI组件
- 现有项目集成:将VanJS集成到已经使用Web Components的项目中
对于开发者来说,建议在以下情况考虑使用这个特性:
- 需要创建具有特殊行为的HTML元素
- 需要扩展原生HTML元素的功能
- 需要在多个项目中共享可重用的UI组件
总结
VanJS 1.5.3版本的这一改进,虽然看似是一个小变化,但实际上大大增强了库的功能性和灵活性。它使得VanJS能够更好地与现代Web标准接轨,特别是在Web Components方面的支持。对于追求轻量级但又需要现代Web特性的开发者来说,这无疑是一个值得欢迎的更新。
通过这个新特性,开发者现在可以在保持VanJS简洁API的同时,充分利用Web平台提供的强大功能,创建更加丰富和可复用的UI组件。
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