如何理解Css Specificity

本文深入讲解CSS Specificity的工作原理,包括其优先级类别、计算规则及常见问题解答,帮助开发者解决样式冲突问题。

 

除了浮动特性,CSS Specificity特性也是样式表中较为难理解的概念之一.在通常情况下,你认为一些应该应用到元素的CSS规则为何浏览器没有应用到.为了尽量花少 时间去排错,你需要去了解浏览器是如何解释你的样式代码;另外,你还需要系统地理解CSS Specificity特性是如何工作的.类似此类问题大多数原因是在样式表中的另一个位置定义了更特殊的选择器.

Css Specificity虽不简单,然而,还是有办法用简单直观地方式介绍它.

Css Specificity概览

  1. Specificity特性决定哪些CSS规则应用于客户端浏览器.
  2. 优先级是你的CSS规则通常应该不到一些元素的原因,包括你认为应该应用到的。
  3. 每个选择符都有它自身的层级数。
  4. 如果两个选择符属性同时应用于同一个元素,优先级高的生效。
  5. 可分为四种明显的优先级类别:inline style,IDs,classes+attributes,elements
  6. 如你喜欢星球大战的话可看看:CSS Specificity Wars
  7. 如你喜欢纸牌游戏的话可看看:CSS Specificity for Poker Players
  8. 当Speficity值相等时,后来选择符居上。
  9. 当Speficity值不相等时,Speficity值高的选择符生效。
  10. 越具体的选择符越有更高的优先级数
  11. 最后的CSS规则将覆盖任何之前或冲突的CSS规则。
  12. 嵌入式样式的Speficity值高于其它。
  13. ID选择符比属性选择符Speficity值要高。
  14. 你可用IDs去提高选择符的Speficity值
  15. class选择符高于大部分的元素选择符
  16. The universal selector and inherited selectors have a specificity of 0, 0, 0, 0.

另外,!important规则高于一切,慎用;继承的样式属式不参与优先级数值计算,低于其它规则。

因为每种选择符都有它自身的优Speficity值,下面看看具体的计算规则:

  • Inline style(嵌入式样式),即直接写在元素里面,加1,0,0,0,E.g. <h1 style=”color:#fff;”>
  • IDs(ID选择符),加0,1,0,0,E.g.#div
  • classes+attributes(Class选择符、属性选择符和伪类),加0,0,1,0,E.g. .classes、[attributes]、:hover,#focus
  • elements(每个元素或伪元素),加 0,0,0,1。E.g. :firstchild
  • Others(其他选择符),加 0,0,0,0。 E.g. * >

如何计算Speficity值?

  • 记住如何计算Speficity值,“从0开始,加1000给style属性,加100给每个ID选择符,加10给每个属性选择符、Class或 伪类,加1给每个元素名或伪元素。因此
    body #content .data img:hover
    的Speficity值就为:122(0,1,2,2 或0122):100给#content ,10给.data,10给:hover,1给body,1给img.”
  • 另外可选择一种计算方式:计算每个ID选择符(=a),计算每个属性选择符(=b),计算每个元素或伪元素(=c),连接这三个值 a-b-c 即得出Speficity值。
  • 下面有张图可帮助我们更加直观的了解如何计算Speficity值

动手测试

1* { }0
2li { }1 (one element)
3li:first-line { }2 (one element, one pseudo-element)
4ul li { }2 (two elements)
5ul ol+li { }3 (three elements)
6h1 + *[rel=up] { }11 (one attribute, one element)
7ul ol li.red { }13 (one class, three elements)
8li.red.level { }21 (two classes, one element)
9style=””1000 (one inline styling)
10p { }1 (one HTML selector)
11div p { }2 (two HTML selectors)
12.sith10 (one class selector)
13div p.sith { }12 (two HTML selectors and a class selector)
14#sith100 (one id selector)
15body #darkside .sith p { }112 (HTML selector, id selector, class selector, HTML selector; 1+100+10+1)

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Published:
8.10.08 / 12pm
Category:
Front-end
Tags:
Css Speficity

 

原文链接:http://www.smashingmagazine.com/2007/07/27/css-specificity-things- you-should-know/ 翻译:http://www.obird.net/web-standards/%E5%A6%82%E4 %BD%95%E7%90%86%E8%A7%A3css-specificity/

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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