wysihtml5:基于HTML5的开源富文本编辑器教程
1. 项目介绍
wysihtml5 是一个基于HTML5技术的开源富文本编辑器,它采用渐进增强的方法,核心理念是保证生成的HTML标记既有效又语义化。该项目特别注重安全性,防止产生难以维护的标签混乱(如避免标签)及内联样式,转而使用类名。wysihtml5设计为完全不依赖于任何JavaScript库,如jQuery或Prototype。最初由XING AG发起并得到支持,这个编辑器已经证明在Basecamp、XING等多个领先的在线服务平台中得到应用。
主要特性:
- 自动将URL链接化。
- 生成符合HTML5标准的语义化标记。
- 使用类名替代内联样式。
- 跨浏览器一致的换行处理。
- 纯原生实现,附带HTML验证及源码预览功能。
2. 快速启动
为了快速开始使用wysihtml5,你需要首先获取它的资源文件。由于项目本身不再维护,下面的示例基于其最后稳定版本的假设步骤:
-
下载资源:虽然直接从GitHub仓库下载已不可行,你可以通过历史版本找到适合的zip包,或者寻找镜像或替代的包管理方式。
-
引入必要的文件(示例代码适用于自托管场景):
<!-- 引入CSS --> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="path/to/bootstrap-wysihtml5.css"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="path/to/bootstrap.min.css"> <!-- 引入JavaScript --> <script src="path/to/wysihtml5-0.3.0.js"></script> <script src="path/to/jquery-1.7.2.min.js"></script> <script src="path/to/bootstrap.min.js"></script> <script src="path/to/bootstrap-wysihtml5.js"></script> -
初始化编辑器: 在你的HTML文档中,指定一个textarea元素作为编辑区域,然后通过以下JS代码将其转换为wysihtml5编辑器:
<textarea id="editor" placeholder="请输入文本"></textarea> <script type="text/javascript"> $("#editor").wysihtml5(); </script> -
获取编辑内容: 当需要获取编辑区的内容时,可以通过
$("#editor").val()来实现。
3. 应用案例和最佳实践
wysihtml5广泛应用于web应用程序中,以Basecamp为例,其在项目管理和协作工具中的高效性展示了如何集成富文本编辑器来提升用户体验。最佳实践通常包括确保编辑器的响应式布局,利用其API定制交互行为,以及实施后端的安全策略来过滤潜在的恶意HTML。
4. 典型生态项目
尽管wysihtml5自身不再更新,但它的理念和技术基础激发了许多后续项目,如bootstrap3-wysiwyg,这是一个与Bootstrap 3兼容的编辑器插件,体现了社区对这一概念的支持和进一步发展。开发者在选择生态系统中的其他项目时,应考虑兼容性、活跃度和支持情况,确保满足现代开发需求。
请注意,实际操作时需考虑到项目已不再维护,建议寻找活跃维护的类似项目进行开发工作。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00