百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

Vue源码全面解析三十 parseHTML函数(解析html(一)开始标签)

ztj100 2024-10-27 18:36 19 浏览 0 评论



由于parseHTML函数代码实在过于庞大,我这里就不一次性贴出源代码了,大家可以前往(https://github.com/vuejs/vue/blob/dev/src/compiler/parser/html-parser.js)查看源代码。

我们来总结一下该函数的主要功能:

1、匹配标签的 "<" 字符

匹配的标签名称不能是:script、style、textarea

有如下情况:

1、注释标签 /^<!\--/

2、条件注释 /^<!\[/

3、html文档头部 /^<!DOCTYPE [^>]+>/i

4、标签结束 /^<\/ 开头

5、标签开始 /^</ 开头

然后开始匹配标签的属性包括w3的标准属性(id、class)或者自定义的任何属性,以及vue的指令(v-、:、@)等,直到匹配到 "/>" 标签的结尾。然后把已匹配的从字符串中删除,一直 while 循环匹配。

解析开始标签函数代码:

function parseStartTag () {
   // 标签的开始 如<div
    const start = html.match(startTagOpen)
    if (start) {
      const match = {
        tagName: start[1], // 标签名称
        attrs: [], // 标签属性
        start: index // 开始位置
      }
       // 减去已匹配的长度
      advance(start[0].length)
      let end, attr
      while (!(end = html.match(startTagClose)) && (attr = html.match(dynamicArgAttribute) || html.match(attribute))) {
        attr.start = index
        v
        advance(attr[0].length)  
        attr.end = index
        match.attrs.push(attr) // 把匹配到的属性添加到attrs数组
      }
      if (end) { // 标签的结束符 ">"
        match.unarySlash = end[1]
        advance(end[0].length)  // 减去已匹配的长度
        match.end = index  // 结束位置
        return match
      }
    }
  }

处理过后结构如下:

接下来就是处理组合属性,调用 “handleStartTag” 函数

 function handleStartTag (match) {
    const tagName = match.tagName // 标签名称
    const unarySlash = match.unarySlash // 一元标签
    if (expectHTML) {
      if (lastTag === 'p' && isNonPhrasingTag(tagName)) {
        // 解析标签结束
        parseEndTag(lastTag)
      }
      if (canBeLeftOpenTag(tagName) && lastTag === tagName) {
        parseEndTag(tagName)
      }
    }
   // 是否为一元标签
    const unary = isUnaryTag(tagName) || !!unarySlash
    const l = match.attrs.length
    // 标签属性集合
    const attrs = new Array(l)
    for (let i = 0; i < l; i++) {
      const args = match.attrs[i]
      const value = args[3] || args[4] || args[5] || ''
      const shouldDecodeNewlines = tagName === 'a' && args[1] === 'href' ? options.shouldDecodeNewlinesForHref : options.shouldDecodeNewlines
      attrs[i] = {
        name: args[1], // 属性名称
        value: decodeAttr(value, shouldDecodeNewlines) // 属性值
      }
      if (process.env.NODE_ENV !== 'production' && options.outputSourceRange) {
        // 开始位置
        attrs[i].start = args.start + args[0].match(/^\s*/).length
        // 结束位置
        attrs[i].end = args.end
      }
    }

    if (!unary) {
      stack.push({ tag: tagName, lowerCasedTag: tagName.toLowerCase(), attrs: attrs, start: match.start, end: match.end })
      lastTag = tagName
    }
		// 调用start函数
    if (options.start) {
      options.start(tagName, attrs, unary, match.start, match.end)
    }
  }

我们简单说一下最后调用的start函数的作用:

1、判断是否为svg标签,并处理svg在ie下的兼容性问题

2、遍历标签属性,验证其名称是否有效

3、标签名是否为 style 或者 script ,如果在服务端会提示warn警告

4、检查属性是否存在 v-for、v-if、v-once指令

5、如果是更元素就验证其合法性,不能是 slot 和 template 标签,不能存在 v-for指令

以上就是界面html模板的开始标签的分析,接下来我们来分析如何匹配结束标签。

请看:Vue源码全面解析三十 parseHTML函数(解析html(二)结束标签)

如有错误,欢迎指正,谢谢。

相关推荐

再说圆的面积-蒙特卡洛(蒙特卡洛方法求圆周率的matlab程序)

在微积分-圆的面积和周长(1)介绍微积分方法求解圆的面积,本文使用蒙特卡洛方法求解圆面积。...

python编程:如何使用python代码绘制出哪些常见的机器学习图像?

专栏推荐...

python创建分类器小结(pytorch分类数据集创建)

简介:分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型,然后对未知数据进行分类。...

matplotlib——绘制散点图(matplotlib散点图颜色和图例)

绘制散点图不同条件(维度)之间的内在关联关系观察数据的离散聚合程度...

python实现实时绘制数据(python如何绘制)

方法一importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttimefrommathimport*plt.ion()#...

简单学Python——matplotlib库3——绘制散点图

前面我们学习了用matplotlib绘制折线图,今天我们学习绘制散点图。其实简单的散点图与折线图的语法基本相同,只是作图函数由plot()变成了scatter()。下面就绘制一个散点图:import...

数据分析-相关性分析可视化(相关性分析数据处理)

前面介绍了相关性分析的原理、流程和常用的皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数,具体可以参考...

免费Python机器学习课程一:线性回归算法

学习线性回归的概念并从头开始在python中开发完整的线性回归算法最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今,可用的高级机器学习算法,库和技术如此之多,以至于线性回归似乎并不重要。但是...

用Python进行机器学习(2)之逻辑回归

前面介绍了线性回归,本次介绍的是逻辑回归。逻辑回归虽然名字里面带有“回归”两个字,但是它是一种分类算法,通常用于解决二分类问题,比如某个邮件是否是广告邮件,比如某个评价是否为正向的评价。逻辑回归也可以...

【Python机器学习系列】拟合和回归傻傻分不清?一文带你彻底搞懂

一、拟合和回归的区别拟合...

推荐2个十分好用的pandas数据探索分析神器

作者:俊欣来源:关于数据分析与可视化...

向量数据库:解锁大模型记忆的关键!选型指南+实战案例全解析

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...

用Python进行机器学习(11)-主成分分析PCA

我们在机器学习中有时候需要处理很多个参数,但是这些参数有时候彼此之间是有着各种关系的,这个时候我们就会想:是否可以找到一种方式来降低参数的个数呢?这就是今天我们要介绍的主成分分析,英文是Princip...

神经网络基础深度解析:从感知机到反向传播

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在...

Python实现基于机器学习的RFM模型

CDA数据分析师出品作者:CDALevelⅠ持证人岗位:数据分析师行业:大数据...

取消回复欢迎 发表评论: