Gatsby Source WordPress Experimental 项目教程
项目介绍
gatsby-source-wordpress-experimental 是一个用于将 WordPress 数据集成到 Gatsby 项目中的插件。该插件通过合并 WPGraphQL 模式和数据与 Gatsby 模式和节点模型,从而高效地缓存 WordPress 数据在 Gatsby 中。这使得增量构建、快速构建和 CMS 预览等功能得以实现。
项目快速启动
安装依赖
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,在你的 Gatsby 项目中安装 gatsby-source-wordpress-experimental 插件:
npm install gatsby-source-wordpress-experimental
配置插件
在 gatsby-config.js 文件中配置插件:
module.exports = {
plugins: [
{
resolve: `gatsby-source-wordpress-experimental`,
options: {
url: `http://your-wordpress-site.com/graphql`,
schema: {
requestConcurrency: 5, // 设置 GraphQL 请求并发数
previewRequestConcurrency: 2, // 设置预览请求并发数
},
type: {
Post: {
limit: 100, // 限制文章数量
},
},
},
},
],
}
启动项目
配置完成后,启动 Gatsby 开发服务器:
gatsby develop
应用案例和最佳实践
案例一:企业官网
使用 gatsby-source-wordpress-experimental 插件,可以将企业官网的内容管理系统(CMS)迁移到 WordPress,并通过 Gatsby 实现静态网站生成,提高网站的性能和安全性。
案例二:博客系统
对于博客系统,可以通过该插件将 WordPress 作为后台内容管理系统,Gatsby 作为前端展示层,实现快速的内容更新和高效的页面加载。
最佳实践
- 优化请求并发数:根据服务器的性能,合理设置
requestConcurrency和previewRequestConcurrency,避免服务器过载。 - 内容分页:对于大量内容,建议使用分页功能,避免一次性加载过多数据。
- 缓存策略:利用 Gatsby 的缓存机制,减少重复请求,提高构建速度。
典型生态项目
WPGraphQL
WPGraphQL 是一个 WordPress 插件,为 WordPress 提供 GraphQL API。gatsby-source-wordpress-experimental 依赖于 WPGraphQL 来获取数据。
Gatsby Themes
Gatsby Themes 是一个用于创建可重用 Gatsby 站点模板的工具。结合 gatsby-source-wordpress-experimental,可以快速搭建基于 WordPress 的 Gatsby 主题。
Netlify
Netlify 是一个静态网站托管平台,支持 Gatsby 项目。通过 Netlify,可以实现自动构建和部署,进一步提升开发效率。
通过以上步骤和案例,你可以快速上手并应用 gatsby-source-wordpress-experimental 插件,实现高效的 WordPress 与 Gatsby 集成。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00