在PHP应用中实现服务器端渲染JavaScript
Spatie的server-side-rendering库为您提供了一种在PHP应用中执行JavaScript服务器端渲染的强大工具。通过它可以轻松地与任何支持服务器端渲染的JavaScript框架配合使用。
项目简介
这个库的核心是一个简单易用的渲染器,它接受一个JavaScript入口文件作为参数,并返回渲染后的HTML。例如:
use Spatie\Ssr\Renderer;
use Spatie\Ssr\Engines\V8;
$engine = new V8();
$renderer = new Renderer($engine);
echo $renderer
->entry(__DIR__.'/../../public/js/app-server.js')
->render();
// 输出:<div>My server rendered app!</div>
库的设计灵活,无论是否安装了V8Js PHP扩展,都可以正常工作,而且配置需求极低。
如果你是Laravel开发者,请查看其专为Laravel设计的配套包:laravel-server-side-rendering。
技术分析
server-side-rendering库提供了两种引擎:基于V8Js PHP扩展的V8引擎和基于Node.js的Node引擎。前者需要预先安装V8Js扩展,而后者则需要有Node.js环境。这两种引擎都支持运行多个脚本,以适应复杂的应用场景。
此外,该库还提供了一系列可自定义的渲染选项,如设置是否启用服务器端渲染、调试模式、上下文数据传递以及环境变量等,这些都使得服务器端渲染更加可控且易于集成到现有项目。
应用场景
- 提升首屏加载速度,改善用户体验。
- 增强搜索引擎优化(SEO),因为爬虫无法执行JavaScript,但可以抓取服务器端渲染的静态HTML。
- 如果PHP环境中能获取到应用程序的状态,服务器端渲染可以简化基础设施,避免维护独立的Node服务器。
项目特点
- 多框架兼容 - 可以与任何支持服务器端渲染的JavaScript框架一起使用。
- 跨平台 - 配备V8和Node两种引擎,无需额外扩展也可运行。
- 灵活配置 - 提供多种渲染选项,满足个性化需求。
- 易于集成 - 对于Laravel用户,有专门的Laravel包装版。
支持我们
如果您觉得我们的库有用,请考虑支持我们。详细了解如何支持我们的 GitHub广告 并访问我们的网站获取更多信息。
在开始使用前,请确保了解服务器端渲染的相关知识。阅读 Alex Grigoryan 和 Anthony Gore 的文章,可以帮助您更好地理解SSR及其适用场景。
安装和使用
使用Composer进行安装:
composer require spatie/server-side-rendering
详细用法请参阅项目文档。
警告:服务器端渲染可能增加复杂性,而且不是所有情况下都是最佳选择。在决定采用PHP环境进行服务器渲染之前,请权衡利弊。
现在,如果您仍然确定要在PHP应用中使用服务器端渲染,那么server-side-rendering库无疑是您的理想选择!
愿这个库帮助您的项目更上一层楼!
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。C098
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00