React Lz Editor 使用教程
1. 项目介绍
React Lz Editor 是一个基于 Draft-Js 和 Ant-design 实现的多语言 React 富文本编辑器组件。它支持文本、图片、视频、音频、链接等多种媒体元素的插入,并且支持 HTML、Markdown 和 Draft Raw 格式。该项目旨在为开发者提供一个功能丰富且易于集成的富文本编辑器解决方案。
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要在你的项目中安装 react-lz-editor:
npm install react-lz-editor --save
# 或者使用 yarn
yarn add react-lz-editor
基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何在 React 项目中使用 react-lz-editor:
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import LzEditor from 'react-lz-editor';
class Test extends React.Component {
constructor(props) {
super(props);
this.state = {
htmlContent: `<h1>欢迎使用 React Lz Editor</h1>`,
};
this.receiveHtml = this.receiveHtml.bind(this);
}
receiveHtml(content) {
console.log("接收到的 HTML 内容:", content);
}
render() {
return (
<div>
<LzEditor
active={true}
importContent={this.state.htmlContent}
cbReceiver={this.receiveHtml}
lang="zh"
/>
</div>
);
}
}
ReactDOM.render(<Test />, document.getElementById('root'));
配置项
react-lz-editor 提供了丰富的配置项,以下是一些常用的配置项:
active: 是否启用编辑器,默认为true。importContent: 编辑器初始内容,支持 HTML 字符串。cbReceiver: 内容变化时的回调函数。lang: 编辑器语言,支持多语言,默认为浏览器语言。
更多配置项请参考 官方文档。
3. 应用案例和最佳实践
案例1:博客编辑器
在博客系统中,react-lz-editor 可以作为文章编辑器,支持富文本编辑和多媒体插入,提升用户体验。
案例2:CMS 内容管理系统
在内容管理系统中,react-lz-editor 可以用于编辑和发布各种类型的内容,支持 HTML 和 Markdown 格式,方便内容管理员进行内容创作。
最佳实践
- 自定义上传功能:通过配置
uploadProps和uploadConfig,可以实现自定义文件上传功能,支持图片、视频、音频等多种媒体文件的上传。 - 多语言支持:
react-lz-editor支持多语言,可以根据用户需求切换编辑器语言,提升国际化支持。
4. 典型生态项目
Draft.js
react-lz-editor 基于 Draft.js 构建,Draft.js 是一个强大的富文本编辑器框架,提供了丰富的 API 和插件机制,适合需要高度定制化的富文本编辑器需求。
Ant Design
react-lz-editor 使用了 Ant Design 的 UI 组件,Ant Design 是一个企业级 UI 设计语言和 React 组件库,提供了丰富的 UI 组件和设计资源,适合构建企业级应用。
React
react-lz-editor 是一个 React 组件,依赖于 React 框架。React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库,具有高效、灵活和声明式的特点,适合构建复杂的单页应用。
通过结合这些生态项目,react-lz-editor 可以为开发者提供一个功能强大且易于集成的富文本编辑器解决方案。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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