Anfänger der Astro -Inhaltssammlung: Erstellen eines leistungsstarken Inhaltsmodells
Dieser Artikel wird aus dem inzwischen veröffentlichten Buch "Entlocking the Power of Astro" auf SitePoint Premium ausgehalten. Wir werden lernen, wie man flexible und skalierbare Inhaltsmodelle mithilfe von Astro's Content Collection -Funktionen erstellt.
Astro verwendet spezielle src/content
Ordner, um Inhaltskollektionen zu verwalten. Sie können Unterordner erstellen, um verschiedene Inhaltssammlungen wie src/content/dev-blog
und src/content/corporate-blog
zu organisieren.
Jede Inhaltskollektion kann in einer Konfigurationsdatei (z. B. /src/content/config.js
oder .ts
) konfiguriert werden und verwendet ZOD, um das Sammelmuster zu definieren. ZOD ist ein "Typscript-basiertes Schemaverifizierungstool mit statischer Inferenz", das in Astro integriert wurde.
Folgendes ist ein Konfigurationsbeispiel:
// src/content/config.js import { z, defineCollection } from 'astro:content'; const devBlogCollection = defineCollection({ schema: z.object({ title: z.string(), author: z.string().default('The Dev Team'), tags: z.array(z.string()), date: z.date(), draft: z.boolean().default(true), description: z.string(), }), }); const corporateBlogCollection = defineCollection({ schema: z.object({ title: z.string(), author: z.string(), date: z.date(), featured: z.boolean(), language: z.enum(['en', 'es']), }), }); export const collections = { devblog: devBlogCollection, corporateblog: corporateBlogCollection, };
Der Code definiert zwei Inhaltskollektionen: "Entwicklerblog" und "Enterprise Blog". Mit der defineCollection
-Methode können Sie Muster für jede Sammlung erstellen.
Markdown-Dateien und Front-End-Inhalt
Die Inhaltskollektion in diesem Tutorial geht davon aus, dass die .md
-Datei Front-End-Inhalte enthält, die dem in der Konfigurationsdatei angegebenen Muster übereinstimmen. Zum Beispiel könnte ein "Firmenblog" -Aktel wie folgt aussehen:
--- title: 'Buy!!' author: 'Jack from Marketing' date: 2023-07-19 featured: true language: 'en' --- # Some Marketing Promo This is the best product!
Slug -Erzeugung
Astro generiert automatisch Slugs für Artikel basierend auf Dateinamen. Zum Beispiel ist der Schnecken von first-post.md
first-post
. Wenn das Feld slug
im Front-End-Inhalt bereitgestellt wird, verwendet Astro eine benutzerdefinierte Schnecke.
Beachten Sie, dass die im export const collections
-Objekt angegebenen Eigenschaften mit dem Ordnernamen, in dem sich der Inhalt befindet, übereinstimmen (und diesempfindlich sein muss).
Datenabfrage
Wenn Sie die Markdown -Datei (in src/content/devblog
und src/content/corporateblog
) und config.js
--- import { getCollection } from 'astro:content'; const allDevPosts = await getCollection('devblog'); const allCorporatePosts = await getCollection('corporateblog'); --- {JSON.stringify(allDevPosts)} {JSON.stringify(allCorporatePosts)}
Die getCollection
devblog
-Methode kann verwendet werden, um alle Einträge in einem bestimmten Satz abzurufen. Alle Artikel in "Developer Blog" (corporateblog
) und "Company Blog" (JSON.stringify()
) werden im Beispiel abgerufen. Verwenden Sie
id
enthält zusätzlich zu Front-End-Inhaltsdaten die zurückgegebenen Daten auch slug
, body
und body
Attribute (die
Sie können auch Entwürfe oder sprachspezifische Artikel filtern, indem Sie alle Artikel iteriert:
import { getCollection } from 'astro:content'; const spanishEntries = await getCollection('corporateblog', ({ data }) => { return data.language === 'es'; });
getCollection
getEntry
Gibt alle Beiträge zurück, aber Sie können auch
import { getEntry } from 'astro:content'; const singleEntry = await getEntry('corporateblog', 'pr-article-1');
getCollection
getEntries
vs
Während es zwei Möglichkeiten gibt, mehrere Artikel aus einer Sammlung zurückzugeben, gibt es geringfügige Unterschiede zwischen den beiden. getCollection()
ruft eine Liste von Inhaltsersammlungseinträgen ab, die auf dem Sammlungsnamen basieren, während getEntries()
mehrere Sammlungseinträge aus derselben Sammlung abruft.
Beispiele für getEntries()
zum Abrufen von Inhalten werden im
Inhaltsanzeige
render()
Jetzt wissen wir, wie Sie Daten abfragen, und lassen Sie uns diskutieren, wie Daten auf formatierte Weise angezeigt werden. Astro bietet eine bequeme Methode namens <content></content>
zum Rendern des gesamten Inhalts des Markdowns in die integrierte Astro-Komponente
getStaticPaths()
Für die Vorrendern können Sie
// src/content/config.js import { z, defineCollection } from 'astro:content'; const devBlogCollection = defineCollection({ schema: z.object({ title: z.string(), author: z.string().default('The Dev Team'), tags: z.array(z.string()), date: z.date(), draft: z.boolean().default(true), description: z.string(), }), }); const corporateBlogCollection = defineCollection({ schema: z.object({ title: z.string(), author: z.string(), date: z.date(), featured: z.boolean(), language: z.enum(['en', 'es']), }), }); export const collections = { devblog: devBlogCollection, corporateblog: corporateBlogCollection, };
getStaticPaths()
wird im Code Astro.props
verwendet. Verlassen Sie sich dann auf id
, um den Eintrag zu erfassen, ein Objekt, das die Methoden der Metadaten, slug
, render()
und <content></content>
über den Eintrag enthält. Diese Methode ist dafür verantwortlich, den Markdown -Eintrag in der Astro -Vorlage zu HTML zu rendern, die durch Erstellen einer <content></content>
-Komponente implementiert wird. Erstaunlicherweise müssen Sie der Vorlage nur die
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErste Schritte mit Inhaltskollektionen in Astro. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

JavaScript wird in Browsern und Node.js -Umgebungen ausgeführt und stützt sich auf die JavaScript -Engine, um Code zu analysieren und auszuführen. 1) abstrakter Syntaxbaum (AST) in der Parsenstufe erzeugen; 2) AST in die Kompilierungsphase in Bytecode oder Maschinencode umwandeln; 3) Führen Sie den kompilierten Code in der Ausführungsstufe aus.

Zu den zukünftigen Trends von Python und JavaScript gehören: 1. Python wird seine Position in den Bereichen wissenschaftlicher Computer und KI konsolidieren. JavaScript wird die Entwicklung der Web-Technologie fördern. Beide werden die Anwendungsszenarien in ihren jeweiligen Bereichen weiter erweitern und mehr Durchbrüche in der Leistung erzielen.

Sowohl Python als auch JavaScripts Entscheidungen in Entwicklungsumgebungen sind wichtig. 1) Die Entwicklungsumgebung von Python umfasst Pycharm, Jupyternotebook und Anaconda, die für Datenwissenschaft und schnelles Prototyping geeignet sind. 2) Die Entwicklungsumgebung von JavaScript umfasst Node.JS, VSCODE und WebPack, die für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung geeignet sind. Durch die Auswahl der richtigen Tools nach den Projektbedürfnissen kann die Entwicklung der Entwicklung und die Erfolgsquote der Projekte verbessert werden.

Ja, der Motorkern von JavaScript ist in C. 1) Die C -Sprache bietet eine effiziente Leistung und die zugrunde liegende Steuerung, die für die Entwicklung der JavaScript -Engine geeignet ist. 2) Die V8-Engine als Beispiel wird sein Kern in C geschrieben, wobei die Effizienz und objektorientierte Eigenschaften von C kombiniert werden.

JavaScript ist das Herzstück moderner Websites, da es die Interaktivität und Dynamik von Webseiten verbessert. 1) Es ermöglicht die Änderung von Inhalten, ohne die Seite zu aktualisieren, 2) Webseiten durch DOMAPI zu manipulieren, 3) Komplexe interaktive Effekte wie Animation und Drag & Drop, 4) die Leistung und Best Practices optimieren, um die Benutzererfahrung zu verbessern.

C und JavaScript erreichen die Interoperabilität durch WebAssembly. 1) C -Code wird in das WebAssembly -Modul zusammengestellt und in die JavaScript -Umgebung eingeführt, um die Rechenleistung zu verbessern. 2) In der Spieleentwicklung kümmert sich C über Physik -Engines und Grafikwiedergabe, und JavaScript ist für die Spiellogik und die Benutzeroberfläche verantwortlich.

JavaScript wird in Websites, mobilen Anwendungen, Desktop-Anwendungen und serverseitigen Programmierungen häufig verwendet. 1) In der Website -Entwicklung betreibt JavaScript DOM zusammen mit HTML und CSS, um dynamische Effekte zu erzielen und Frameworks wie JQuery und React zu unterstützen. 2) Durch reaktnatives und ionisches JavaScript wird ein plattformübergreifendes mobile Anwendungen entwickelt. 3) Mit dem Elektronenframework können JavaScript Desktop -Anwendungen erstellen. 4) Node.js ermöglicht es JavaScript, auf der Serverseite auszuführen und unterstützt hohe gleichzeitige Anforderungen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und Automatisierung, während JavaScript besser für die Entwicklung von Front-End- und Vollstapel geeignet ist. 1. Python funktioniert in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen gut und unter Verwendung von Bibliotheken wie Numpy und Pandas für die Datenverarbeitung und -modellierung. 2. Python ist prägnant und effizient in der Automatisierung und Skripten. 3. JavaScript ist in der Front-End-Entwicklung unverzichtbar und wird verwendet, um dynamische Webseiten und einseitige Anwendungen zu erstellen. 4. JavaScript spielt eine Rolle bei der Back-End-Entwicklung durch Node.js und unterstützt die Entwicklung der Vollstapel.


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