Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

добавить файлы CSS в Phoenix

Я добавил navbar.html.eex в папку макета, и этот шаблон отображается из app.html.eex <%= render "navbar.html", conn: @conn, current_user: @current_user %>

в приложении.css:

@import 'navbar.css';

и он должен указывать на мой файл: assets/css/navbar.css

Но файл не загружается, в консоли браузера получаю: GET http://localhost:4000/css/navbar.css net::ERR_ABORTED с ошибкой 404.

Я пришел из мира Rails, и я привык так делать, но, возможно, в Phoenix есть другой способ сделать это. Я не могу найти хороший документ об управлении файлами css в Фениксе, поэтому, если у кого-нибудь есть что почитать, чтобы порекомендовать! Я буду благодарен !


  • куда ты положил свои css активы? 10.02.2018
  • Все они находятся в assets/css (Phoenix 1.3) 10.02.2018
  • в 1_ ? взгляните на документы здесь: phoenixframework.org/blog/static-assets 10.02.2018

Ответы:


1

Phoenix использует Brunch, который создает ваши активы. По умолчанию он скопирует все из вашего каталога /web/static/assets/ в /priv/static. Дополнительные сведения см. в документации по Статические активы Phoenix.

10.02.2018

2

В Phoenix все файлы css должны храниться в папке priv\static\css. Чтобы добавить свой собственный CSS, добавьте файл CSS в папку выше, затем перейдите в lib\foldername_web\templates\layout и отредактируйте расположенный там файл app.html.eex. Вы увидите линию между тегами head, которая выглядит следующим образом:

<link rel="stylesheet" href="<%= Routes.static_path(@conn, "/css/app.css") %>"/>

Отредактируйте текст и переименуйте его в файл css, который вы создали или добавили, чтобы строка выглядела так.

<link rel="stylesheet" href="<%= Routes.static_path(@conn, "/css/my-css.css") %>"/>

Теперь ваша страница должна выглядеть иначе. Надеюсь, это поможет.

06.06.2019

3

этот пост может помочь вам с настройкой.

https://elixirforum.com/t/boostrap-4-sass-installation-in-phoenix-1-3/10139?source_topic_id=10804

и, надеюсь, решит ваши проблемы. У меня была такая же проблема при настройке внешнего интерфейса, и это помогло мне

15.02.2018

4

Все файлы .css внутри assets/css будут импортированы автоматически. Нет необходимости импортировать их явно.

23.07.2018

5

Итак, после того, как я прочитал документы, я понял, что Pheonix использует Brunch и собирает CSS в большой файл app.css в priv/static. Импорт не требуется, как в Rails.

10.02.2018
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..