让Octopress为文章自动生成目录

让Octopress为文章自动生成目录

平时写Markdown的时候,已经养成了用不同个数的#来分级标题的习惯。对于一篇较长的文章,如果能有一个包含这些分级标题的目录,不仅可以较方便的概览文章内容,还可以快速定位到想要看的内容。之前的文章我曾经手动加过目录,实在是很麻烦,今天周末闲着没事就写了一个自动生成目录的插件。

Octopress的插件是用ruby写的,之前没有接触过ruby,好在不难,照葫芦画瓢也就写出来了,根据h标签生成目录然后在对应地方添加锚点就可以了。

安装

安装插件十分简单,只要在plugins文件夹中新建一个markdwon_dir.rb文件,并将以下代码拷进去,最后重新rake generate一下就可以了。

      
      
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# MardowndirFilter.rb
# Add content for each post
# swm8023 c4fun.cn
# 11.24.2013
#
require './plugins/post_filters'
module MarkdowndirFilter
@@ind = 0
def generatedir(post)
content = post.content;
dir_str = "<div id='markdir'><p><strong>Contents</strong></p>";
pcontent = ""
while md = /<h(\d)>(.*?)<\/h\d>/.match(content) do
# puts md[0];
content = md.post_match
pcontent += md.pre_match + "<span id =\"markdir#{@@ind}\"></span>"+md[ 0]
hx = Integer(md[ 1])
dir_name = md[ 2]
dir_name = md[ 1] if md = /<strong>(.*?)<\/strong>/.match(dir_name)
dir_str += "    " while (hx = hx - 1) > 0
dir_str += "<a href=\"#markdir#{@@ind}\">" + dir_name + "</a><br/>"
@@ind = @@ind + 1
end
pcontent += content
dir_str += "</div>"
#puts dir_str
dir_str + pcontent
end
end
module Jekyll
class Markdowndir < PostFilter
include MarkdowndirFilter
def post_render(post)
post.content = generatedir(post) if post.is_post?
end
end
end
Liquid::Template.register_filter MarkdowndirFilter

然后为目录增加CSS效果,将下面的CSS代码添加/sass/custom/_style.scss中就可以了。我对前端的这些东西一直不擅长,随便写了一下,前端大牛们有兴趣的话可以帮着美化一下。

      
      
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#markdir {background:#ebebeb;padding:10px;margin-bottom:10px;}
#markdir p {font-size:18px;margin-bottom:3px;}

使用

我们在markdown中编写如下代码,在博客的最前面能看到生成的目录效果

      
      
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##一、测试一级菜单
###1.1测试二级菜单
###1.2测试二级菜单
####1.2.1测试三级菜单
###1.3测试二级菜单
##二、测试一级菜单
###2.1测试二级菜单
###2.2测试二级菜单

一、测试一级菜单

1.1测试二级菜单

1.2测试二级菜单

1.2.1测试三级菜单

1.3测试二级菜单

二、测试一级菜单

2.1测试二级菜单

2.2测试二级菜单

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本文以电动汽车销售策略为研究对象,综合运用层次分析法、决策树、皮尔逊相关性分析、BP神经网络及粒子群优化等多种方法,深入探讨了影响目标客户购买电动汽车的因素及相应的销售策略。研究结果显示,客户对合资品牌电动汽车的满意度为78.0887,对自主品牌的满意度为77.7654,对新势力品牌的满意度为77.0078。此外,研究还发现电池性能、经济性、城市居住年限、居住区域、工作单位、职务、家庭年收入、个人年收入、家庭可支配收入、房贷占比、车贷占比等因素对电动汽车销量存在显著影响。通过BP神经网络对目标客户的购买意愿进行预测,其预测数据拟合程度超过80%,且与真实情况高度接近。基于研究结果,本文为销售部门提出了提高销量的建议,包括精准定位尚未购买电动汽车的目标客户群体,制定并实施更具针对性的销售策略,在服务难度提升不超过5%的前提下,选择实施最具可行性和针对性的销售方案。 在研究过程中,层次分析法被用于对目标客户购买电动汽车的影响因素进行系统分析与评价;决策树模型则用于对缺失数据进行预测填充,以确保数据的完整性和准确性;BP神经网络用于预测目标客户的购买意愿,并对其预测效果进行评估;粒子群优化算法对BP神经网络模型进行优化,有效提升了模型的稳定性和预测能力;皮尔逊相关性分析用于探究不同因素与购买意愿之间的相关性。通过这些方法的综合运用,本文不仅揭示了影响电动汽车销量的关键因素,还为销售策略的优化提供了科学依据。
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