Marked.js 开源项目教程
2024-10-10 09:10:34作者:邓越浪Henry
1. 项目介绍
Marked.js 是一个快速、轻量级的 Markdown 解析器和编译器,专为速度而设计。它能够在不使用缓存或长时间阻塞的情况下解析 Markdown 内容,并且支持多种 Markdown 风格和规范。Marked.js 可以在浏览器、服务器或命令行界面(CLI)中使用,适用于各种应用场景。
2. 项目快速启动
安装
命令行安装
npm install -g marked
浏览器中使用
npm install marked
使用示例
命令行使用
# 示例:使用标准输入
$ marked -o hello.html
hello world
^D
$ cat hello.html
<p>hello world</p>
浏览器中使用
<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8"/>
<title>Marked in the browser</title>
</head>
<body>
<div id="content"></div>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/marked/marked.min.js"></script>
<script>
document.getElementById('content').innerHTML = marked.parse('# Marked in the browser\n\nRendered by **marked**.');
</script>
</body>
</html>
ESM 模块导入
<script type="module">
import { marked } from "https://cdn.jsdelivr.net/npm/marked/lib/marked.esm.js";
document.getElementById('content').innerHTML = marked.parse('# Marked in the browser\n\nRendered by **marked**.');
</script>
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
- 静态网站生成器:Marked.js 可以用于将 Markdown 文件转换为 HTML,适用于静态网站生成器,如 Jekyll 或 Hugo。
- 博客平台:许多博客平台使用 Marked.js 来解析用户提交的 Markdown 内容,并将其转换为可读的 HTML 格式。
- 文档生成:Marked.js 可以用于生成项目文档,将 Markdown 格式的文档转换为 HTML 以便在线查看。
最佳实践
- 安全使用:由于 Marked.js 不进行 HTML 输出净化,建议在使用时结合 DOMPurify 等库进行安全处理。
- 性能优化:在处理大量 Markdown 内容时,可以考虑使用缓存机制来提高性能。
- 自定义扩展:Marked.js 支持扩展,可以根据项目需求自定义解析规则和输出格式。
4. 典型生态项目
- DOMPurify:用于净化 Marked.js 生成的 HTML 输出,防止 XSS 攻击。
- Highlight.js:用于在 Marked.js 生成的 HTML 中高亮显示代码块。
- Markdown-it:另一个流行的 Markdown 解析器,与 Marked.js 类似,但提供了更多的插件和扩展功能。
通过以上内容,您可以快速上手并深入了解 Marked.js 的使用和生态系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C0132
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
497
3.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
301
343
openEuler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。
C
308
132
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++
869
480
暂无简介
Dart
745
180
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
347
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
11
1
🔥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
66
20
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
151
882