看了10款文档编辑器之后, 我决定...

作为一名技术工作者, 我们经常会遇到编写技术文档, 技术分享等需求, 网上也有很多现成的文档管理工具, 出于好奇心, 我拉着朋友一起实现了一个, 用来自给自足. 接下来就来介绍一下轻量级且灵活方便的文档编辑工具—— powerNice.

powerNice 提供两种方式来编写文章/文档, 即程序员最喜欢的 markdown, 也可以使用非技术人员最容易上手的富文本编辑器.

demo演示

技术选型

实现 powerNice 在线文档编辑器我们采用如下核心技术栈:

• React
• Ant Design
• Dva
• For-editor
• Braft-editor
• Nodejs
• 浏览器指纹识别技术

功能盘点

1.多模式编辑

多模式编辑主要是指我们可以用富文本和md编辑器来编辑我们的文章, 我们采用最熟悉的 React 来实现, 效果如下:

2. 多主题

目前支持2套主题, 浅色和深色, 主要从用户体验的角度方便用户夜间写作. 效果如下:

1. 深色

2. 浅色

3. 支持一键导入导出

为了提高我们的写作效率以及对文章的多路复用, 我们提供了一键导入导出文件等功能, 具体如下:

• 导出 Markdown
• 导出 PDF
• 基于文章导出海报图
• 导入 Markdown 文件
• 下载文章 html 内容

使用截图如下:

下载的html内容预览如下:

4. 多模式预览

多模式预览主要是右侧的预览区, 我们支持手机端预览和pc端预览, 如下图:

5. 字数行数统计

字数行数统计主要是帮助作者做内容统计, 这块实现不是很难, 我们看看预览效果:

6. 文章管理

文章管理主要是管理用户编写的内容, 这里因为我们做的是线上工具, 用户识别主要采用浏览器指纹识别技术来区分用户, 用户可以轻松在编辑器文章列表中切换文章进行编辑, 效果如下:

核心技术实现

1. 导入导出多类型文件

• 导入md/html文件

导入md文件我们主要利用ant的upload组件和FileReader API, 具体实现如下:

{
name: 'file',
showUploadList: false,
beforeUpload(file: any): any {
constreader=newFileReader()
reader.onload=function(e: Event) {
constdata= (easany).target.resultif (editor==='richText') {
// ...      } else {
// ...      }
    }
reader.readAsText(file)
  },
}

• 下载html

下载html的原理也很简单, 我们拿到渲染后的html字符串, 利用html模版将其包装成完整的html, 最后再存储为File对象, 利用file-saver实现下载. 思路如下:

核心代码如下:

constdoc=document.querySelector('.for-markdown-preview') asHTMLElementconsthtml=createMDHtml(doc.innerHTML, article)
file=newFile([html], `${moment().format('YYYYMMDDHHmmss')}.html`, { type: 'text/html;charset=utf-8' })
// 下载文件saveAs(file)

2. 基于浏览器指纹识别技术的用户识别

浏览器指纹这块知识点涉及的比较多, 笔者这里简单介绍一下canvas指纹.

Canvas指纹是利用系统之间, 字体渲染引擎, 抗锯齿、次像素渲染等处理方式的差异而实现的一种指纹识别技术. 我们使用canvas将同样的文字转成图片, 即便使用Canvas绘制相同的元素，但由于上述的差别得到的结果也是不同的。

所以我们可以利用以上技术, 对不同用户浏览器进行识别, 从而区分用户(虽然存在概率事件), 实现无需登录就能保存对应内容的目的. 基本实现代码如下:

createFingerprint= () => {
constcanvas=document.getElementById('anchor-uuid') asHTMLCanvasElementconstcontext=canvas.getContext('2d') asCanvasRenderingContext2Dcontext.font='18pt Arial'context.textBaseline='top'context.fillText('hello, user.', 2, 2)
constfingerprint=canvas.toDataURL('image/jpeg')
// hashconstsecret='nice'consthash=crypto.createHmac('sha256', secret)
    .update(fingerprint)
    .digest('hex')
returnhash}

大家也可以参考此方法来设计自己的指纹识别方案.