探索与构建:DSS,你的文档化样式表解析器
2024-06-08 00:56:46作者:余洋婵Anita
DSS,全称Documented Style Sheets,是一个强大的通用注释指南和解析器,专为CSS、LESS、STYLUS、SASS、SCSS以及JavaScript注释设计。这个项目通过静态文件分析和解析生成一个对象,进而用于构建风格指南。
项目介绍
DSS的核心在于其智能的解析功能,它能够自动检测并解析样式表或JavaScript文件中的注释块,将其转化为结构化的JSON数据。这种数据结构非常适合于自动生成技术文档或代码风格指南,帮助团队维护一致性和可读性。
项目技术分析
DSS提供了两种主要方法:
-
dss.detector(callback):定义了如何在文本行中寻找关注点(如变量),并通过回调函数处理这些发现。默认的检测模式利用
@符号来识别注解。 -
dss.parser(name, callback):允许用户注册新的解析器或者覆盖已有的解析器。每个解析器会针对特定类型的数据(如
name、description等)进行处理,并返回处理后的结果。
此外,DSS还支持Grunt和Gulp插件,方便地将解析过程集成到你的构建流程中。
项目及技术应用场景
- 代码文档自动化:DSS可以用于自动生成详细的组件或样式代码文档,降低理解成本。
- 风格指南生成:对于大型UI库或前端框架,DSS可以帮助快速建立统一的风格指南。
- 代码审查工具:通过解析注释,可以辅助开发者检查代码的描述是否完整,提高代码质量。
- IDE插件:结合其他开发工具,提供实时的注释提示和编辑辅助。
项目特点
- 多语言支持:不仅限于CSS,还能处理LESS、STYLUS、SASS、SCSS和JavaScript的注释。
- 高度可扩展:允许自定义探测器和解析器,适应各种特殊需求。
- 便利的API:简洁的API设计,易于理解和整合到现有工作流。
- 社区生态:拥有多个配套的Grunt、Gulp和Sublime Text插件,以及SourceJS的集成解决方案。
通过上述介绍,我们看到了DSS作为一款强大且灵活的注释处理工具,能显著提升开发效率并优化项目管理。立即安装,开启你的文档化之旅吧!
npm i @documented-style-sheets/parser
探索DSS的潜力,让代码注释发挥更大的价值,创造更佳的代码环境。无论是个人项目还是团队协作,DSS都是值得信赖的伙伴。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
211
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
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
9
1
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++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212