推荐:babel-plugin-i18next-extract - 精准且高效的国际化翻译工具
2024-06-10 19:06:30作者:房伟宁
项目介绍
在构建多语言应用时,管理与提取翻译键值是一项关键任务。babel-plugin-i18next-extract 是一个专为Babel设计的插件,它能自动遍历你的JavaScript和TypeScript代码,找出i18next的翻译键值。这个强大的工具支持多种功能,包括i18next.t()函数检测、react-i18next库集成,以及对复数和上下文的支持。
项目技术分析
babel-plugin-i18next-extract通过解析你的源代码,找出所有相关的翻译键,并将它们以JSONv4格式导出。该插件深入解析react-i18next的语法,因此可以无缝地与React应用程序配合工作。它还允许你通过注释提示来控制键值的提取和定义,如禁用特定行的提取或指定上下文和命名空间。
项目及技术应用场景
如果你正在开发一个需要多语言支持的Web应用,尤其是使用了i18next或react-i18next的项目,那么这个工具就是你需要的。它可以显著简化你的开发流程,确保所有的翻译键都被正确地捕获和组织。当你添加新特性或修改现有代码时,只需运行一次这个插件,就能自动更新你的翻译文件。
项目特点
- 自动化提取:自动从JavaScript和TypeScript中提取i18next翻译键。
- 全面支持:不仅支持
i18next.t()函数调用,也支持react-i18next的所有特性,包括复数形式和上下文。 - 注释控制:使用注释指令可以在代码中精细控制翻译键的提取和属性设置。
- 自定义配置:可以调整插件设置,比如改变命名空间分隔符,以适应你的项目需求。
- 易于整合:直接将其添加到现有的Babel配置中即可开始使用。
快速启动
要开始使用babel-plugin-i18next-extract,首先通过yarn或npm安装,然后在.babelrc文件中配置插件。一旦配置完成,你可以像平常一样构建你的应用,翻译键值会自动导出到默认目录extractedTranslations/。
总之,babel-plugin-i18next-extract是一个强大且灵活的工具,能够帮助你轻松地管理国际化翻译。现在就试试看,让多语言开发变得更简单、更高效!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
316
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
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++
639
246
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。
Python
241
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
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
470
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
364
3.02 K