开源项目next-i18next安装与使用指南
目录结构及介绍
当你克隆或下载next-i18next库到本地时,你会看到以下主要目录和文件:
1. examples 目录
这个目录包含了几个示例应用程序来演示如何在不同的场景下使用next-i18next.
子目录说明:
basic: 最基础的国际化示例.with-redux: 展示了next-i18next如何与Redux结合使用的示例.with-middleware: 使用中间件管理翻译内容的例子.- 更多子目录可能取决于库的最新版本,它们提供了一个全面的示例以展示next-i18next的用途.
2. src 目录
src 目录存放next-i18next的核心代码,如果你对内部实现感兴趣可以在此查看.
3. 其他重要文件
.gitignore: Git忽略文件规则,用于排除不需要上传至Git仓库的内容.README.md: 项目的读我文件,提供了关于next-i18next的详细描述和基本使用方法.LICENSE: 指明了next-i18next采用的许可协议(MIT).package.json: 包含了项目依赖和其他元数据,用于NPM包管理和构建系统.yarn.lock: 确保依赖项被锁定在一个具体版本上以便复现性.
启动文件介绍
尽管next-i18next自身作为一个库没有特定的“主”文件来运行,但为了使用它你需要在你的Next.js应用中引入并设置一些关键的部分.
- _app.js 或者 _app.tsx
这是Next.js中的一个特殊组件,用来包裹所有的页面,通常在这里添加next-i18next的高阶组件(HOC) appWithTranslation.
例如:
import { appWithTranslation } from 'next-i18next';
const MyApp = ({ Component, pageProps }) => (
<Component {...pageProps} />
);
export default appWithTranslation(MyApp);
这将确保所有页面都有访问语言环境的能力.
- 服务器端渲染或静态生成相关函数
比如在 pages/index.js 的getStaticProps或者getServerSideProps中,你需要加入serverSideTranslations函数来预先加载页面对应的翻译.
例如:
import { serverSideTranslations } from 'next-i18next/serverSideTranslations';
export async function getStaticProps({ locale }) {
return {
props: {
...(await serverSideTranslations(locale, ['common'])),
},
};
}
通过这种方式,next-i18next可以在首次请求时预加载所需的翻译字符串,避免了客户端的额外网络请求.
配置文件介绍
你可以创建自己的配置文件next-i18next.config.js,其中包含了next-i18next的所有配置选项.默认情况下该文件应该位于根目录下,但是可以通过环境变量I18NEXT_DEFAULT_CONFIG_PATH自定义其位置.
配置文件的基本结构如下:
module.exports = {
i18n: {
defaultLocale: 'zh', // 默认语言
locales: ['zh', 'en'], // 支持的语言列表
},
localePath: './public/locales',
ns: ['common'],
};
这里的关键点是:
defaultLocale定义了你的应用程序默认加载的语言。locales列出了所有支持的语言环境。
此外还有许多其他可选参数如localePath 指定存放翻译文件的位置(通常是public/locales),以及ns 表示命名空间,允许分割成多个JSON翻译文件。
对于更高级的配置需求,你还可以调整插件或启用序列化配置等特性,这些都取决于你的具体应用场景。
以上是next-i18next核心部分的配置和使用概览,有助于你快速入门并集成国际化功能到Next.js项目中去。
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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