débutant de la collection de contenu Astro: construire un puissant modèle de contenu
Cet article est extrait du livre désormais publié "déverrouillant la puissance d'Astro" sur SitePoint Premium. Nous apprendrons à créer des modèles de contenu flexibles et évolutifs en utilisant les capacités de collecte de contenu d'Astro.
Astro utilise des dossiers spéciaux src/content
pour gérer les collections de contenu. Vous pouvez créer des sous-dossiers pour organiser différentes collections de contenu, telles que src/content/dev-blog
et src/content/corporate-blog
.
Chaque collection de contenu peut être configurée dans un fichier de configuration (par exemple, /src/content/config.js
ou .ts
) et utilise ZOD pour définir le modèle de collecte. ZOD est un "outil de vérification de schéma basé sur TypeScript avec une inférence de type statique" qui a été intégré à Astro.
Ce qui suit est un exemple de configuration:
// 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, };
Le code définit deux collections de contenu: "Blog du développeur" et "Blog Enterprise". La méthode defineCollection
vous permet de créer des modèles pour chaque collection.
Fichiers de marque et contenu frontal
La collection d'exemples de contenu dans ce didacticiel suppose que le fichier .md
contient du contenu frontal qui correspond au modèle spécifié dans le fichier de configuration. Par exemple, un article "Blog d'entreprise" peut ressembler à ceci:
--- title: 'Buy!!' author: 'Jack from Marketing' date: 2023-07-19 featured: true language: 'en' --- # Some Marketing Promo This is the best product!
Génération de limaces
Astro générera automatiquement des limaces pour les articles basés sur le nom du fichier. Par exemple, la limace de first-post.md
est first-post
. Si le champ slug
est fourni dans le contenu frontal, Astro utilisera une limace personnalisée.
Notez que les propriétés spécifiées dans l'objet export const collections
doivent correspondre (et être sensible à la casse) Le nom du dossier où se trouve le contenu.
Data Query
Lorsque vous préparez le fichier Markdown (situé dans les fichiers src/content/devblog
et src/content/corporateblog
) et config.js
, vous pouvez commencer à interroger les données dans la collection:
--- import { getCollection } from 'astro:content'; const allDevPosts = await getCollection('devblog'); const allCorporatePosts = await getCollection('corporateblog'); --- {JSON.stringify(allDevPosts)} {JSON.stringify(allCorporatePosts)}La méthode
getCollection
peut être utilisée pour récupérer toutes les entrées dans un ensemble donné. Tous les articles dans "Developer Blog" (devblog
) et "Company Blog" (corporateblog
) sont récupérés dans l'exemple. Utilisez JSON.stringify()
dans le modèle pour renvoyer les données d'origine.
En plus des données de contenu frontal, les données renvoyées incluent également les attributs id
, slug
et body
(les attributs body
contiennent du contenu de l'article).
Vous pouvez également filtrer les brouillons ou les articles spécifiques à la langue en itérant sur tous les articles:
import { getCollection } from 'astro:content'; const spanishEntries = await getCollection('corporateblog', ({ data }) => { return data.language === 'es'; });
getCollection
Renvoie tous les messages, mais vous pouvez également utiliser getEntry
pour retourner une seule entrée dans la collection:
import { getEntry } from 'astro:content'; const singleEntry = await getEntry('corporateblog', 'pr-article-1');
getCollection
vs getEntries
Bien qu'il existe deux façons de retourner plusieurs articles d'une collection, il existe de légères différences entre les deux. getCollection()
récupère une liste des entrées de collection de contenu basées sur le nom de la collection, tandis que getEntries()
récupère plusieurs entrées de collection de la même collection.
Des exemples de getEntries()
pour récupérer le contenu sont donnés dans le
affichage du contenu
render()
Maintenant, nous savons comment interroger les données, discutons comment afficher les données de manière formatée. Astro fournit une méthode pratique appelée <content></content>
pour rendre l'intégralité du contenu de Markdown dans le composant Astro intégré
getStaticPaths()
Pour le pré-rendu, vous pouvez utiliser la méthode
// 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()
est utilisé dans le code Astro.props
. Comptez ensuite sur id
pour capturer l'entrée, qui sera un objet contenant les méthodes de métadonnées, slug
, render()
et <content></content>
sur l'entrée. Cette méthode est responsable du rendu de l'entrée Markdown sur HTML dans le modèle Astro, qui est implémenté en créant un composant <content></content>
. Étonnamment, il vous suffit maintenant d'ajouter le composant
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Les choix de Python et JavaScript dans les environnements de développement sont importants. 1) L'environnement de développement de Python comprend Pycharm, Jupyternotebook et Anaconda, qui conviennent à la science des données et au prototypage rapide. 2) L'environnement de développement de JavaScript comprend Node.js, VScode et WebPack, qui conviennent au développement frontal et back-end. Le choix des bons outils en fonction des besoins du projet peut améliorer l'efficacité du développement et le taux de réussite du projet.

Oui, le noyau du moteur de JavaScript est écrit en C. 1) Le langage C fournit des performances efficaces et un contrôle sous-jacent, qui convient au développement du moteur JavaScript. 2) Prendre le moteur V8 comme exemple, son noyau est écrit en C, combinant l'efficacité et les caractéristiques orientées objet de C. 3) Le principe de travail du moteur JavaScript comprend l'analyse, la compilation et l'exécution, et le langage C joue un rôle clé dans ces processus.

JavaScript est au cœur des sites Web modernes car il améliore l'interactivité et la dynamicité des pages Web. 1) Il permet de modifier le contenu sans rafraîchir la page, 2) manipuler les pages Web via Domapi, 3) prendre en charge les effets interactifs complexes tels que l'animation et le glisser-déposer, 4) Optimiser les performances et les meilleures pratiques pour améliorer l'expérience utilisateur.

C et JavaScript réalisent l'interopérabilité via WebAssembly. 1) Le code C est compilé dans le module WebAssembly et introduit dans un environnement JavaScript pour améliorer la puissance de calcul. 2) Dans le développement de jeux, C gère les moteurs de physique et le rendu graphique, et JavaScript est responsable de la logique du jeu et de l'interface utilisateur.

JavaScript est largement utilisé dans les sites Web, les applications mobiles, les applications de bureau et la programmation côté serveur. 1) Dans le développement de sites Web, JavaScript exploite DOM avec HTML et CSS pour réaliser des effets dynamiques et prend en charge des cadres tels que JQuery et React. 2) Grâce à la réactnative et ionique, JavaScript est utilisé pour développer des applications mobiles multiplateformes. 3) Le cadre électronique permet à JavaScript de créer des applications de bureau. 4) Node.js permet à JavaScript d'exécuter le côté du serveur et prend en charge les demandes simultanées élevées.

Python est plus adapté à la science et à l'automatisation des données, tandis que JavaScript est plus adapté au développement frontal et complet. 1. Python fonctionne bien dans la science des données et l'apprentissage automatique, en utilisant des bibliothèques telles que Numpy et Pandas pour le traitement et la modélisation des données. 2. Python est concis et efficace dans l'automatisation et les scripts. 3. JavaScript est indispensable dans le développement frontal et est utilisé pour créer des pages Web dynamiques et des applications à une seule page. 4. JavaScript joue un rôle dans le développement back-end via Node.js et prend en charge le développement complet de la pile.

C et C jouent un rôle essentiel dans le moteur JavaScript, principalement utilisé pour implémenter des interprètes et des compilateurs JIT. 1) C est utilisé pour analyser le code source JavaScript et générer une arborescence de syntaxe abstraite. 2) C est responsable de la génération et de l'exécution de bytecode. 3) C met en œuvre le compilateur JIT, optimise et compile le code de point chaud à l'exécution et améliore considérablement l'efficacité d'exécution de JavaScript.

L'application de JavaScript dans le monde réel comprend un développement frontal et back-end. 1) Afficher les applications frontales en créant une application de liste TODO, impliquant les opérations DOM et le traitement des événements. 2) Construisez RestulAPI via Node.js et Express pour démontrer les applications back-end.


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MinGW - GNU minimaliste pour Windows
Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.

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Listes Sec
SecLists est le compagnon ultime du testeur de sécurité. Il s'agit d'une collection de différents types de listes fréquemment utilisées lors des évaluations de sécurité, le tout en un seul endroit. SecLists contribue à rendre les tests de sécurité plus efficaces et productifs en fournissant facilement toutes les listes dont un testeur de sécurité pourrait avoir besoin. Les types de listes incluent les noms d'utilisateur, les mots de passe, les URL, les charges utiles floues, les modèles de données sensibles, les shells Web, etc. Le testeur peut simplement extraire ce référentiel sur une nouvelle machine de test et il aura accès à tous les types de listes dont il a besoin.
