jQuery LiveTwitter 技术文档
2024-12-23 15:47:35作者:明树来
本文档将详细介绍如何安装、使用及配置 jQuery LiveTwitter 插件,以实现实时更新的 Twitter 信息流。
1. 安装指南
在开始使用 jQuery LiveTwitter 插件之前,请确保您已正确安装了 jQuery 库。
安装步骤
- 下载 jQuery LiveTwitter 插件。
- 将下载的插件文件放入项目的 JavaScript 文件夹中。
- 在 HTML 页面中引入 jQuery 库及 LiveTwitter 插件:
<script src="path/to/jquery.js"></script>
<script src="path/to/jquery.livetwitter.js"></script>
- 确保您的 Twitter 应用程序具有读取权限,并且您已经获取了相应的 API 密钥。
2. 项目的使用说明
jQuery LiveTwitter 插件可以显示基于搜索查询、特定用户或列表的 Twitter 信息流。
基本用法
首先,您需要一个用于显示推文的容器:
<div id="tweets"></div>
然后,可以使用以下方式填充推文:
$("#tweets").liveTwitter('bacon');
您还可以显示特定用户的推文时间线:
$("#tweets").liveTwitter('elektronaut', {mode: 'user_timeline'});
或者显示列表中的推文:
$("#tweets").liveTwitter({user: 'jquery', list: 'team'}, {mode: 'list'});
显示用户喜欢的推文:
$("#tweets").liveTwitter('elektronaut', {mode: 'favorites'});
更改查询或选项非常简单,只需再次调用 liveTwitter 并传入新的参数:
$("#tweets").liveTwitter('salad');
$("#tweets").liveTwitter('celery', {limit: 25});
$("#tweets").liveTwitter(false, {limit: 25});
3. 项目API使用文档
以下是一些常用的项目 API 及其选项。
全局选项
mode: 有效选项为 'search', 'user_timeline', 'list', 'favorites'。默认值为 'search'。rate: 刷新率,单位为毫秒。默认值为 15000。limit: 一次显示的最大推文数量。默认值为 10。imageSize: 头像尺寸。默认值为 24 像素。refresh: 传入refresh: false来禁用自动刷新。rpp: 从 API 请求的结果每页数量。默认与limit相同,如果需要过滤推文,可以增加它。showAuthor: 是否显示用户名和头像。默认在user_timeline模式下为 false,其他模式为 true。filter: 传入一个函数来过滤显示前的推文。service: 使用与 Twitter API 兼容的其他服务,例如 'identi.ca' 或 'youraccount.status.net'。timeLinks: 传入timeLinks: false来禁用推文时间戳。localization: 本地化字符串的哈希表,详见示例。entities: 是否包含实体。默认禁用。
搜索选项
geocode: 搜索特定位置附近的推文。lang: 只显示特定语言的推文。
用户时间线选项
retweets: 是否包含原生转发。默认禁用。replies: 是否包含回复。默认启用。
本地化
时间戳文本默认为英文,但可以本地化。以下是一个挪威语示例:
$('#tweets').liveTwitter('bacon', {localization: {
seconds: 'sekunder siden',
minute: 'ett minutt siden',
minutes: 'minutter siden',
hour: 'en time siden',
hours: 'timer siden',
day: 'en dag siden',
days: 'dager siden'
}});
4. 项目安装方式
请参考上述“安装指南”部分。
本文档详细介绍了 jQuery LiveTwitter 插件的安装、使用及 API 配置,帮助您更好地使用和了解该插件。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137