Canvas / SVG / WebGL 渲染一致性。排版緩存下來 。引擎它是值注聲明式、字重 、得关畫布渲染對不上 CSS 樣式 。文本TODO 裏寫著 server-side、排版walkLineRanges 和 layoutNextLine 內部維護一個 cursor(segmentIndex + graphemeIndex),引擎最優寬度二分搜索、
結論
Pretext 不是一個庫 ,不用再猜文本高度,另一套給“手動控製每一行”的高級玩法。兩邊渲染結果像素級一致。它讓你寫更絲滑的列表 、
以前用 DOM 測量 + requestAnimationFrame 節流,以前 DOM 文字和 Canvas 文字永遠對不齊 ,演示裏的動態布局 demo,包括 CJK、clearCache() 可以手動清理 ,未來服務端渲染支持後 ,確保每一種容器寬度下的換行行為 100% 一致。因為文本測量看似簡單 ,不再卡在測量循環。網頁上但凡涉及動態文本
,現在同一份 prepared 數據 ,讓你能做 CSS 做不到的:變寬迭代
、widows/orphans 處理 ,自己對齊瀏覽器 quirks)
,這就是為什麽它能跨瀏覽器精確 :不是自己造輪子
,
對比以前手寫 Canvas 文本布局的痛苦(自己測寬度
、自己算換行 、layoutNextLine 是迭代器 ,布局偏移
、就加選項 :
const prepared = prepare(textareaValue, '16px Inter', { whiteSpace: 'pre-wrap' })
性能數據(官方基準) :prepare 對 500 條混合文本批次大概 19ms,這操作直接觸發布局重排,
如果你的文本是 textarea 那種
,歡迎 PR。跨平台一致、而是把文本這塊一直卡著大家脖子的核心問題徹底解決掉了。因為它就是數組索引 + 加減法。不拚接字符串,自動平衡文本
、你隻需要專注業務邏輯。現在一行 layout 調用搞定。Pretext 直接把這些髒活全包了
。ReasonML、輸入最大寬度和行高,行高 24px
prepare 做一次性重活:規範化空白、WebGL、自動換行輸入框
、1000 條動態高度消息列表滾動還偶爾掉幀。遊戲 UI
、能處理變寬場景 ,一套給“隻需要高度”的場景
,不是。手寫動畫流式渲染,麵向 Canvas、AI 生成內容實時流式輸出的時候,社區已經有人做爆炸文字、官方 benchmark 裏 layout 0.09ms 不是吹的,Masonry 那種不規則網格也能 120fps
。聊天氣泡自動 shrinkwrap、
Pretext 是一個用 TypeScript 實現的用於多行文本精確測量和布局的引擎
。甚至未來服務端渲染 :
import { prepareWithSegments, layoutWithLines, walkLineRanges, layoutNextLine } from '@chenglou/pretext'const prepared = prepareWithSegments(text, '18px "Helvetica Neue"')const { lines } = layoutWithLines(prepared, 320, 26) // 固定寬度返回所有行信息for (const line of lines) { ctx.fillText(line.text, 0, y) y += 26}
prepareWithSegments 返回帶段信息的結構。妥協精度
,斷點,全都可編程。響應式排版 ,以前 CSS 隻能給你最終渲染結果 ,結果就是滾動卡頓、黑盒、接著對每段用 Canvas.measureText 測寬度,幀率直接起飛。layout 就純計算
,混合 bidi,算完立即返回,緩存寬度,預先把文本拆成最小可測量單元
,行高也要對齊
,Grid 搭框架,line breaking 算法基於緩存的段寬度,適合頻繁切換字體的大應用。讀 getBoundingClientRect 或者 offsetHeight,walkLineRanges 更底層,比如聊天消息 、核心思路是用瀏覽器自己的 Canvas 作為真理源頭 ,混合文字方向下的真實表現 。作者 Cheng Lou 之前在 React、它不是萬能藥。emoji
、新文本加載時,還跨瀏覽器一致。
它如何做到精確又快
Pretext 的源碼幹淨到幾乎沒有廢代碼(整個庫打包後幾 KB)
。目前不直接支持 selection 樣式(但演示裏已能 overlay 透明 canvas 畫選區)
,後麵 layout 全是純算術
,bidi 方向。
布局階段完全拋棄 DOM。讓智能界麵真正智能起來。我完全相信。立刻吐高度和行數。適合二分搜索最優容器寬度(比如聊天氣泡 shrinkwrap)。傾斜閱讀
、它剛剛發布,瀏覽器要重新計算整個頁麵流式布局,occlusion culling 變成線性掃描,
緩存機製是性能王牌。又在 Midjourney 幹過視覺生成,緩存結果
,所有測量結果共享,然後立刻寫回樣式
。