Listmonk 中实现动态 HTML 内容在事务邮件中的渲染
2025-05-14 06:26:55作者:宣聪麟
在事务性邮件系统中,动态内容的渲染是一个常见需求。Listmonk 作为一款开源的邮件营销平台,提供了强大的模板渲染功能。本文将详细介绍如何在 Listmonk 的事务邮件中安全地渲染动态 HTML 内容。
动态 HTML 渲染的需求背景
现代邮件营销系统经常需要根据用户数据动态生成邮件内容。例如,在电商场景中,我们可能需要根据用户购买历史展示个性化的产品推荐,这些推荐内容通常包含 HTML 格式的富文本内容。
Listmonk 的事务邮件处理机制
Listmonk 通过 /api/tx 接口发送事务邮件时,支持通过 JSON 格式的 data 参数传递动态数据。这些数据可以在邮件模板中通过模板语法引用。
安全渲染 HTML 内容的方法
Listmonk 使用 Go 的模板引擎,为了安全地渲染 HTML 内容,需要使用 Safe 过滤器:
{{ .Tx.Data.variable_name | Safe }}
这个过滤器会告诉模板引擎该变量包含 HTML 内容,应该原样渲染而不是进行 HTML 转义。
处理可能为空的变量
在实际应用中,我们经常需要处理可能为空的变量。为了避免模板渲染错误,建议使用条件判断:
{{ if .Tx.Data.variable_name }}
{{ .Tx.Data.variable_name | Safe }}
{{ end }}
这种写法可以确保当变量不存在或为空时,模板不会报错。
实际应用示例
假设我们需要在事务邮件中展示一个动态生成的商品推荐列表,可以这样实现:
- 调用 API 时传递 JSON 数据:
{
"product_recommendations": "<div class='products'><h3>为您推荐</h3><ul><li>商品A</li><li>商品B</li></ul></div>"
}
- 在邮件模板中引用:
{{ if .Tx.Data.product_recommendations }}
<div class="recommendation-section">
{{ .Tx.Data.product_recommendations | Safe }}
</div>
{{ end }}
最佳实践建议
-
内容验证:尽管使用
Safe过滤器可以渲染 HTML,但仍建议在生成 HTML 内容时进行适当的验证和清理,防止 XSS 攻击。 -
模板测试:在部署前充分测试模板,特别是边缘情况,如数据缺失或格式不正确的情况。
-
性能考虑:大量复杂的 HTML 内容可能会增加邮件大小,影响发送性能,建议优化 HTML 结构。
通过以上方法,开发者可以灵活地在 Listmonk 的事务邮件中实现动态 HTML 内容的渲染,同时确保系统的安全性和稳定性。
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。C0105
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.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-4.7GLM-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
288
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
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
10
1
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
244
105
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++
850
449
🔥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
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885