Three.js 入门指南示例代码教程
项目介绍
《Three.js 入门指南》示例代码仓库是针对张雯莉编写的同名电子书的一系列实践代码。该书旨在帮助初学者快速掌握Three.js——一个流行的JavaScript 3D库,用于在Web浏览器中创建交互式的3D图形。此仓库包含了书中每一个章节对应的实例代码,覆盖了从基础场景设置到高级动画技术的广泛主题。所有代码遵循MIT许可协议,可以在豆瓣阅读和图灵社区免费获取电子书,并享受Kindle推送服务。
项目快速启动
要快速启动并运行这些示例,首先确保你的开发环境已安装了Node.js和Git。然后按照以下步骤操作:
-
克隆仓库
在命令行输入以下命令来克隆项目到本地:git clone https://github.com/Ovilia/ThreeExample.js.git -
查看示例
项目中每个章节能找到相应的HTML和JavaScript文件。例如,若想查看第一章的示例,进入Chapter1目录。 -
运行示例
大部分现代浏览器可以直接打开HTML文件来查看效果,但某些依赖服务器环境的示例可能需要你搭建一个简单的HTTP服务器。你可以使用如http-server这样的工具,在项目根目录下执行:npm install -g http-server http-server然后在浏览器中访问
http://localhost:8080查看示例。
应用案例和最佳实践
项目中的应用案例展示了如何使用Three.js构建不同的3D场景。例如,在Chapter5中,你可以学习如何添加动画给3D模型。最佳实践通常涉及模块化编码、性能优化(比如使用LOD层次细节)以及响应式设计,这在实际项目开发中至关重要。
示例代码片段
为了演示,这里给出一个非常基本的快速启动代码片段:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>我的第一个Three.js应用</title>
<style>
body { margin: 0; }
canvas { display: block; }
</style>
</head>
<body>
<script src="path/to/three.min.js"></script>
<script>
const scene = new THREE.Scene();
const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, window.innerWidth/window.innerHeight, 0.1, 1000);
const renderer = new THREE.WebGLRenderer();
renderer.setSize(window.innerWidth, window.innerHeight);
document.body.appendChild(renderer.domElement);
const geometry = new THREE.BoxGeometry(1, 1, 1);
const material = new THREE.MeshBasicMaterial({color: 0x00ff00});
const cube = new THREE.Mesh(geometry, material);
scene.add(cube);
camera.position.z = 5;
function animate() {
requestAnimationFrame(animate);
cube.rotation.x += 0.01;
cube.rotation.y += 0.01;
renderer.render(scene, camera);
}
animate();
</script>
</body>
</html>
请注意,确保替换src="path/to/three.min.js"为正确的Three.js库路径或使用npm管理的版本。
典型生态项目
Three.js的生态系统丰富,有许多基于它的扩展和工具,如three.js-editor供实时编辑3D场景,以及各种物理引擎、加载器等插件。three.js-extras和社区贡献的许多仓库提供了额外的功能和预设对象,如动画系统、特殊材质等。开发者可以根据具体需求选择适合的生态组件,以加速项目开发。
通过深入研究《Three.js 入门指南》及其示例代码仓库,不仅能够快速上手Three.js,还能够深入了解3D编程的最佳实践,进一步探索丰富的WebGL应用程序开发领域。
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