ChatGPT 禁止访问解决办法

chatGPT是一款由OPENAI发布的全新的人工聊天机器人，是风靡全球的AI助手。ChatGPT的功能非常全面，包括写论文、翻译、工作总结、提纲等，当然也可以帮助大家生成代码。在使用ChatGPT的过程中，大家往往会遇到报错、崩溃等情况，那么ChatGPT进不去怎么办？接下来就给大家带来了《chatgpt》进不去解决方法分享，希望对大家有帮助！ chatgpt进不去解决方法 1、方法一：重启和刷新 删除cookie以后刷新一下网页，或者从introducing chatgpt页面进入 2、方案二：换网络和设备 删除cookie以后换一个网络 （包括尝试其他设备的热点，换别的地方的网络，换一个节点等）3、方案三： 换一个设备来排除是否是设备问题，如果是，则尝试用可以用的设备为不可用的设备开热点进入。4、进阶方案： 在上面的方案尝试成功进入后，如果想用之前不能用的网络或设备再次进入，可以使用以下方案：用Safari保持成功打开的页面，不要关闭聊天页面（很重要，不过可以放到后台），然后再切换不能用的网络。在下一次使用不能用的网络时打开上次成功加载过的聊天页面就可以用啦以上就是带来的《chatgpt》进不去解决方法分享，更多相关资讯教程，请关注本网站。

目录前言实战setup小结总结前言 ChatGPT 最近十分火爆，今天我也来让 ChatGPT 帮我阅读一下 Vue3 的源代码。 都知道 Vue3 组件有一个 setup函数。那么它内部做了什么呢，今天跟随 ChatGPT 来一探究竟。 实战 setup setup 函数在什么位置呢，我们不知道他的实现函数名称，于是问一下 ChatGPT： ChatGPT 告诉我，setup 函数在packages/runtime-core/src/component.ts 文件中。众所周知，runtime-core是 Vue3 的运行时核心代码。我们进去看一眼。 按照它所说的，我们找到了 setupComponent 和 createComponentInstance 函数，并没有找到 setupRenderEffect 函数，ChatGPT 的只知道 2021 年以前的知识，Vue3 代码经过了很多变动，不过没关系，这不影响太多。 ChatGPT 告诉我，setupComponent 函数是在createComponentInstance函数中执行的，createComponentInstance看名字是创建组件实例，看一下详细代码。 直接复制给 ChatGPT： 我们根据 ChatGPT 的解释来阅读代码，发现createComponentInstance只是创建了组件的实例并返回。并没有像它上面说的在函数中执行了 setupComponent，笨笨的 ChatGPT。 那就自己找一下setupComponent是在哪里被调用的。 可以packages/runtime-core/搜一下函数名，很快就找到了。在packages/runtime-core/src/renderer.ts文件中的mountComponent函数中。 mountComponent 是挂载组件的方法，前面还有一堆自定义渲染器的逻辑，不在此篇展开。 const mountComponent: MountComponentFn = (...args) => { const instance: ComponentInternalInstance = compatMountInstance || (initialVNode.component = createComponentInstance( initialVNode, parentComponent, parentSuspense )) // ... 省略代码 // resolve props and slots for setup context if (!(__COMPAT__ && compatMountInstance)) { // ...这里调用了setupComponent，传入了实例，还写了注释，感人 setupComponent(instance) } // setupRenderEffect 居然也在这 setupRenderEffect( instance, initialVNode, container, anchor, parentSuspense, isSVG, optimized ) } mountComponent函数先调用了createComponentInstance， 返回个组件实例，又把实例当作参数传给了 setupComponent。顺便我们还在这发现了 ChatGPT 搞丢的setupRenderEffect函数，它是用来处理一些渲染副作用的。 回到 setupComponent函数，Evan 的注释告诉我们它是处理 props 和 slots 的。 export function setupComponent( instance: ComponentInternalInstance, isSSR = false ) { isInSSRComponentSetup = isSSR const { props, children } = instance.vnode const isStateful = isStatefulComponent(instance) initProps(instance, props, isStateful, isSSR) initSlots(instance, children) const setupResult = isStateful ? setupStatefulComponent(instance, isSSR) : undefined isInSSRComponentSetup = false return setupResult } 把代码喂给 ChatGPT： setupComponent 函数中，处理完 props 和 slots 后，根据是否是有状态组件调用了setupStatefulComponent。 直接整个 setupStatefulComponent喂给 ChatGPT： 太长了，大概意思： 创建了代理缓存accessCache，干嘛用的咱也不知道，可以问 ChatGPT创建公共实例代理对象（proxy）执行组件的 setup() 后续操作是调用 handleSetupResult 和 finishComponentSetup 返回渲染函数。开始走渲染逻辑了。 小结 小结一下setup的始末： 从组件挂载开始调用createComponentInstance创建组件实例传递组件实例给setupComponentsetupComponent内部初始化 props 和 slotssetupStatefulComponent 执行组件的setup完成 setup 流程返回渲染函数... 总结 ChatGPT 很强大，也很笨，毕竟它不联网，且只有 2021 年以前的数据。可用来帮助我们读一下晦涩的源码还是可以的，但也只能辅助作用，还需要自己的思考。 以上就是让ChatGPT解读Vue3源码过程解析的详细内容，更多关于ChatGPT读Vue3源码的资料请关注本站其它相关文章！

chatGPT是一款由OPENAI发布的全新的人工聊天机器人，是风靡全球的AI助手。在工作求职中，一份专业的简历非常重要，写简历时可以求助ChatGPT，那么ChatGPT怎么编写和润色简历呢？接下来就给大家带来了《chatgpt》简历编写润色方法技巧分享，希望对大家有帮助！ chatgpt简历编写润色方法技巧1、首先向ChatGPT提问：我是一名求职者，请分析以下招聘JD，并为我编写简历提供一些主题词和相关的修改建议，以便更好地匹配这个岗位。招聘JD如下：[填写你的JD]（简述职位名称和任职需求） 2、然后ChatGPT会给出一些建议和关键词，大家可以写出初步的简历3、接着进一步润色，向ChatGPT提问：请分析以下简历内容，并基于前面的JD主题词和分析结果提出修改建议，以使其更好地展现候选人的实际工作能力和经验。简历内容如下：[你的简历内容] 这样一份简历就写好了以上就是带来的《chatgpt》简历编写润色方法技巧分享，更多相关资讯教程，请关注本网站。

目录0 前言1 结果2 chatGPT过程概略3 最后0 前言 昨天希望实现一个通用的compose函数，能够接受同步函数与异步函数，并且通过异步函数同步执行来是吸纳compose函数中的所有参数函数能顺序执行。比如compose(asyncFun3,syncFun2,asyncFun1,syncFunc0)，四个函数能从右到作顺序执行，并且完成参数从右向左的传递和处理。昨儿花了很多，搜索到的结果质量很低，于是今天试了试chatGPT。只能说，chatGPT牛逼！当然，给出的答案有时会是错的，需要甄别。 1 结果 给出结果的示例代码，我这儿直接用纯js，并且全放在vue的mounted中了，可以自行按需修改—— mounted() { // 定义一个通用的 compose 函数 // 这个可以提取到公共函数去 const compose = (...fns) => { return fns.reduceRight((prevFn, nextFn) => { return async (...args) => { return nextFn(await prevFn(...args)); }; }); }; const asyncFunc1 = () => { return new Promise(resolve => { setTimeout(() => { console.log('Async Function 1'); resolve(100); }, 1000); }); }; const asyncFunc2 = num => { return new Promise(resolve => { setTimeout(() => { console.log('Async Function 2'); resolve(num + 50); }, 500); }); }; const syncFunc = num => { console.log(num) console.log('Sync Function'); return num + 10; }; const syncFunc2 = num => { console.log(num) console.log('Sync Function 2'); return num + 10; }; const runAllAsyncFunctions = compose(asyncFunc2, syncFunc2, asyncFunc1, syncFunc); const run = async () => { const result = await runAllAsyncFunctions(); console.log('All functions completed'); console.log('Result:', result); }; run(); } 运行结果如下—— undefinedSync FunctionAsync Function 1100Sync Function 2Async Function 2All functions completedResult: 160 2 chatGPT过程概略 可以看到，chatGPT会给出直接的代码实现，并给出一个示例。此外，还会对这个代码示例进行解释说明。 而当我提出希望使用async/await来优化代码时，它也能做到代码的修改 但是在代码生成过程中，它没有使用compose函数，于是让它再生成一份 可以发现，在这里，chatGPT出现了第一次较大的错误，它给出的代码无法运行。但是可以将报错信息告知chatGPT，此时，它又能主动地修复bug，给出一份新的可运行的代码。 不过此时，chatGPT丢失了一开始定义的compose函数，于是要求其用compose方法来实现 但是我还有一些没懂的，于是继续提出问题，chatGPT继续给出详细的解释 前面只是做了console.log，我希望它添加参数在函数间传递 这里出现了第二处较大的问题这里的代码是没有开头我自己添加的那个Sync Function 2的，所以实际上返回值应是150，也就是解释中的数值，而非160 这里出现了一处小问题，syncFunc的num+10未生效确实是150和160区别的原因，但是和num+50的解释是无关的 指出这个逻辑错误后，它重新生成了一份更加详细的正确运行过程解释 3 最后 不得不说，chatGPT是真的牛逼虽然在语意逻辑、代码生成、代码运行等方面可能还存在一些问题但是已经非常好用了，远远胜于一般的传统搜索引擎可持续对话，搜索条件可持续添加，理解模糊语意，可进行代码定制化，代码按需优化，代码问题修复…而且还礼貌客气，解释详细，不厌其烦，奈斯今天是第一天注册chatgpt，第一次使用chatgpt，所以此文简要做个记录，写这篇文章都让我感觉自己就是个知识的搬运工了…所以，以后有问题，为何不问问万能的chatgpt呢？ 到此这篇关于chatGPT教我写compose函数的文章就介绍到这了,更多相关chatGPT写compose函数内容请搜索本站以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持本站！

ChatGPT 是 OpenAI 开发的 GPT（Generative Pre-trained Transformer）语言模型的变体。它是一种大型单向语言模型，已在大型人类生成文本数据集上进行训练，包括来自社交媒体平台、论坛和聊天记录的对话。 ChatGPT 的主要功能之一是它能够对提供给它的提示生成类似人类的响应。这是通过使用 transformer 架构和对大型数据集进行预训练来实现的。ChatGPT 能够理解对话的上下文和内容，并根据该信息生成适当的响应。 ChatGPT 可用于各种应用程序，包括聊天机器人、语言翻译和自然语言处理任务。它可以针对特定任务或领域进行微调，方法是在特定于该任务或领域的额外数据上对其进行训练。 虽然 ChatGPT 不是专门为编写代码而设计的，但它有可能用于在某些情况下协助编写代码。例如，它可能能够帮助程序员生成代码片段或根据给出的提示建议解决问题的替代方法。 现在就来探讨一些可能性。 现在就来开始。 创建一个 HTML 网站，标题为“使用 ChatGPT 制作一个HTML页面”，包含文字和照片 以下是创建标题为“使用 ChatGPT 制作一个 HTML 页面”并包含文字和图片的基本 HTML 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Using ChatGPT to Make an HTML Page</title> </head> <body> <h1>Using ChatGPT to Make an HTML Page</h1> <p>Hello, I am ChatGPT, and I am here to help you create an HTML page. Below is an image:</p> <img src="image.jpg" alt="An example image"> <p>I hope this example helps you in creating your own HTML pages!</p> </body> </html> 此外，ChatGPT 还提供了如何处理此代码的更多说明： 注意：上述代码假设 HTML 文件与名为 image.jpg 的图片位于同一目录。alt 属性提供了图片的文本描述，以防图片因任何原因无法显示。 在网站上增加一个注册表单： 以下是如何在您的网站上增加注册表单的示例： <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>使用 ChatGPT 制作一个 HTML 页面</title> </head> <body> <h1>使用 ChatGPT 制作一个 HTML 页面</h1> <p>你好，我是 ChatGPT，我在这里帮助您创建带有注册表单的 HTML 页面。</p> <img src="image.jpg" alt="一个示例图片"> <h2>注册表单</h2> <form action="submit.php" method="post"> <label for="username">用户名：</label> <input type="text" id="username" name="username"><br><br> <label for="email">电子邮件：</label> <input type="email" id="email" name="email"><br><br> <label for="password">密码：</label> <input type="password" id="password" name="password"><br><br> <input type="submit" value="提交"> </form> <p>希望这个示例对您创建自己的 HTML 页面有所帮助！</p> </body> </html> 此外，ChatGPT 还提供以下说明： 注意：上述代码假设您有一个名为 submit.php 的 PHP 脚本，该脚本将在用户提交时处理表单数据。表单的 action 属性指定将处理表单数据的脚本的 URL，而 method 属性指定提交表单数据所使用的 HTTP 方法（在此示例中为 post）。表单由若干输入字段组成，每个字段都具有对应的标签和名称属性，这些属性将用于在服务器端标识表单 继续编写 submit.php 代码 <?php // 获取表单数据 $username = $_POST['username']; $email = $_POST['email']; $password = $_POST['password']; // 连接数据库 $servername = "localhost"; $dbusername = "root"; $dbpassword = "password"; $dbname = "database_name"; // 创建连接 $conn = mysqli_connect($servername, $dbusername, $dbpassword, $dbname); // 检查连接 if (!$conn) { die("连接失败: " . mysqli_connect_error()); } // 插入数据到数据库 $sql = "INSERT INTO users (username, email, password) VALUES ('$username', '$email', '$password')"; if (mysqli_query($conn, $sql)) { echo "注册成功"; } else { echo "注册失败: " . $sql . "<br>" . mysqli_error($conn); } // 关闭数据库连接 mysqli_close($conn); ?> 请注意，上面的代码仅作为示例，在生产环境中需要更严格的安全性措施，例如对密码数据进行哈希。除了上面的示例，您还需要创建一个具有相应字段的数据库以存储用户数据。 继续设计 mysql 数据表存储注册数据 CREATE TABLE users ( id INT(6) UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, username VARCHAR(30) NOT NULL, email VARCHAR(50) NOT NULL, password VARCHAR(255) NOT NULL ); 您可以使用以下 SQL 语句在数据库中创建此表： CREATE DATABASE database_name; USE database_name; CREATE TABLE users ( id INT(6) UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, username VARCHAR(30) NOT NULL, email VARCHAR(50) NOT NULL, password VARCHAR(255) NOT NULL ); 需要一个运行PHP的环境 是的，您需要运行 PHP 代码的环境。您可以通过以下几种方法获得运行 PHP 的环境： 计算机上的本地开发环境：您可以安装 LAMP（Linux，Apache，MySQL，PHP）或 WAMP（Windows，Apache，MySQL，PHP）堆栈以在计算机上运行 PHP 代码。在云平台上的环境：您可以使用云平台供应商（例如 AWS，Google Cloud，Microsoft Azure）提供的环境运行 PHP 代码。免费的共享主机：您也可以使用免费的共享主机，例如 Heroku，000Webhost，InfinityFree，等等。 不管选择哪种方法，您都需要安装 PHP 和 MySQL，并配置 Web 服务器以执行 PHP 代码。 使用docker 来运行PHP 总结 这个简单的用户注册页面 Web 应用程序示例说明了将 ChatGPT 有效地参与编码过程是让编码变得容易。

目录前言思路实现过程递归读取指定目录下的所有 html 文件路径 htmlPaths获取每个 html 里面的图片 src获取 html 字符串的所有图片 src忽略注释的代码本身是 base64，则忽略忽略 Thymeleaf 语法结合起来，封装成一个函数src 转 base64最后将新的 html 替换旧的 html性能优化总的代码总结前言 故事要从我们公司的新官网说起，新官网是叫外包做的，前后端没有分离，对，你没听错，都到了 2023 年的今天，新项目依然是前后端混在一起，堆成一座屎山，然后通过模板渲染展示网页。 当然，对于非研发的，技术栈咋样都不重要，又不是不能用~ 各位看官，听到上面的情况，是不是隐隐约约感觉到会有啥惊喜（惊吓） 哈，你来翻译翻译，什么叫惊喜？好，那我来翻译翻译，惊喜（bushi）就是自从新官网上线后，PV(页面访问量)下降了 50%。是的，你没看错，原因就是打开官网巨卡，一般需要 7~8s。 就单单请求个 html，就需要耗费 7s+的时间。 运营那边被老板亲切问候后，就跑过来找我们研发帮忙看问题，把情况说的特严重，唉，最终还不是得我们帮忙处理烂摊子 那没办法，我们就开始分析一通，啪的一下，很快呀，就找到了加载贼慢的原因： 刚才所说的服务端响应慢，那这个交给后端去搞就好（这个是重中之重）官网的图片请求是在是太多了，而我们知道 http 请求是有次数限制的(http1.1)，太多的话其他只能处于阻塞状态 那第二点自然是需要前端去搞了，图片太多，导致 http 请求太多，那好办，把小图片转 base64 不就好。 嗯，思路很简单，如果是前后端分离的项目，我们一般无脑配置 webpack url-loader 的体积限制就好，或者配置 webpack5 的 asset，即在导出一个 data URI 和发送一个单独的文件之间自动选择： rules: [ { test: /\.(png|jpe?g|svg|gif)$/, //webpack4 start use: [ { loader: 'url-loader', options: { limit: 10 * 1024 }, }, ], //webpack4 end // webapack5 start type:'asset/inline', parser: { dataUrlCondition: { maxSize: 10 * 1024, // 小于10k则转为base64 }, }, // webapack5 end }, ], 很简单对吧，但当你想快速 cv 以上配置的时候，发现，前端代码都是混在后端代码里面，一堆 html 文件，html 里面又混杂着一堆的 Thymeleaf 语法（Thymeleaf 是一个跟 Velocity、FreeMarker 类似的模板引擎，它可以完全替代 JSP，JSP？？都啥年代了） 越看越不对劲，正所谓理想很丰满，现实很骨感，唉，只能长叹一声。 但没办法，领导可不管用啥方式，只要有个方法把 html 里面图片小于某个指定值，如 10k，那就转 base64，让这些小图片不走 http 请求。 思路 那么，正常的路走不通(当然也有可能有其他更快捷的方式，只是比较赶，暂时想不到更好、更简单的方式实现)，那就另辟蹊径。 全体流程如下： 1. mvn clean // marven 清空输出目录 2. mvn compile // marven编译 3. 将所有 html 的的小图片都转 base64 4. mvn package // marven 打包 以上主要重点关注第3点，既然要将所有 html 的的小图片都转 base64，那么自然而然可以通过写个 node 脚本来实现，大概可以分为以下几个步骤： 递归读取指定目录下的所有 html 文件路径 htmlPaths，这里我们假设所有 html 都放在 backend/templates 里面遍历每个路径，读取对应的 html，然后通过正则匹配到每个 html 里面的所有 img 对应的 src，存放到 imgSrcs 里面遍历每个 img 的 src，读取 imageBuffer，并转为 base64再将得到的 base64 替换原先的 src最后将新的 html 替换旧的 html 上面的步骤应该比较清晰的，不过，等一下，最近 chatgpt 不是很火吗，让它来写不就好~ 实现过程 递归读取指定目录下的所有 html 文件路径 htmlPaths 首先判断入口目录的下的内容，是文件的话就判断是否以.html 结尾，是的话则放入 htmlFilePaths，是目录的话则递归遍历，那我们来问神奇的 chatgpt： 嗯，很不错，第一次几乎完美，顺利拿到所有的 html 路径 获取每个 html 里面的图片 src 自然而然想到用正则匹配来做，所以我马上问： 一看结果就不是我想要的，当然也是我描述的不清晰，导致 chatgpt 以为要获取 html 文档的图片 src 获取 html 字符串的所有图片 src 应该问要获取 html 字符串的，所以我接着问： // 定义匹配图片标签的正则表达式 var imgRegex = /<img\s+[^>]*src=["']([^"']*)["'][^>]*>/gi; // 要解析的HTML字符串 var htmlString = '<img src="image1.jpg"> <img src="image2.jpg">'; // 遍历所有匹配到的图片标签并获取其src属性 var matches; while ((matches = imgRegex.exec(htmlString)) !== null) { var src = matches[1]; console.log(src); } 运行后，得到的结果： 不错不错，再接再厉。 忽略注释的代码 但 html 代码可能 img 被注释了，如 <!-- <img src='xxx.jpg'> -->，那么我们实际上没必要去转换，故我们让个让其忽略注释的： 那我们来试试，将其中注释代码中插入 img，看看是否会解析： // 定义匹配图片标签的正则表达式 var imgRegex = /<img\s+[^>]*src=["']([^"']*)["'][^>]*>/gi; // 定义匹配注释的正则表达式 var commentRegex = /<!--[\s\S]*?-->/g; // 要解析的HTML字符串 var htmlString = '<!-- <img src="image3.jpg"> --> <img src="image1.jpg"> <img src="image2.jpg">'; // 删除所有注释 htmlString = htmlString.replace(commentRegex, ''); // 遍历所有匹配到的图片标签并获取其src属性 var matches; while ((matches = imgRegex.exec(htmlString)) !== null) { var src = matches[1]; console.log(src); } 可以看到被注释掉的 image3 不会被匹配到 本身是 base64，则忽略 继续继续，但图片 src 可能一开始就是 base64 了，就没必要转了，而 base64 是 data:image 开头的，所以我们再让它加下条件： // 定义匹配图片标签的正则表达式 var imgRegex = /<img\s+[^>]*src=["']((?!data:image)[^"']*)["'][^>]*>/gi; // 要解析的HTML字符串 var htmlString = '<img src="image1.jpg"> <img src="data:image/png;base64,iVBORw0KG..."> <img src="image2.jpg"><!-- <img src="image3.jpg"> -->'; // 遍历所有匹配到的不以 data:image 开头的图片标签并获取其src属性 var matches; while ((matches = imgRegex.exec(htmlString)) !== null) { var src = matches[1]; console.log(src); } 我们运行看下结果 成功跳过了 base64 的，但是，好像没有了忽略注释代码的条件，啊这。。 所以我就让他忽略注释和 base64 的，但好像一直丢三落四，按下葫芦浮起瓢，大家可以看看 上面的注释的被匹配到了 注释又又又被匹配到了，算了，我直接问如果忽略 base64，然后再组合忽略注释的就好，组合后的代码如下： const imgRegex = /<img\s+[^>]*src=["']((?!data:image)[^"']*)["'][^>]*>/gi; // 定义匹配注释的正则表达式 const commentRegex = /<!--[\s\S]*?-->/g // 删除所有注释 var htmlString = '<img src="image1.jpg"> <img src="data:image/png;base64,iVBORw0KG..."> <img src="image2.jpg"><!-- <img src="image3.jpg"> -->'; htmlString = htmlString.replace(commentRegex, '') // 遍历所有匹配到的图片标签并获取其src属性 const imgSrcs = [] let matches; while ((matches = imgRegex.exec(htmlString)) !== null) { const src = matches[1]; imgSrcs.push(src) } console.log(imgSrcs) 忽略 Thymeleaf 语法 还有个问题，img 的 src 可能是通过服务端渲染导入的，那么我们要忽略掉，大致语法为 <img th:src="${t.imgUrl1}" />，也就是以 th:开头的 // 定义匹配图片标签的正则表达式 var imgRegex = /<img\s+[^>]*src=["']((?!data:image|@{)(?!\s*th:src)[^"']*)["'][^>]*>/gi; // 要解析的HTML字符串 var htmlString = '<img src="image1.jpg"> <img src="@{some/url}"> <img src="data:image/png;base64,iVBORw0KG..."> <img src="image2.jpg" th:src="@{some/other/url}">'; // 遍历所有匹配到的不以 data:image、@{ 和包含 th:src 的图片标签并获取其src属性 var matches; while ((matches = imgRegex.exec(htmlString)) !== null) { var src = matches[1]; console.log(src); } 上面的@{可以忽略，实际上也是属于 Thymeleaf 语法，屏蔽 th:src 即可 结合起来，封装成一个函数 function getImgSrcInHtml(htmlString) { /** 定义匹配图片标签的正则表达式 * 1.src中不以data:image开头，即不以base64开头，没必要再转化了 * 2.不是th:src * 3.忽略注释的代码 * */ const imgRegex = /<img\s+[^>th:]*src=["']((?!data:image)[^"']*)["'][^>]*>/gi; // 定义匹配注释的正则表达式 const commentRegex = /<!--[\s\S]*?-->/g // 删除所有注释 htmlString = htmlString.replace(commentRegex, '') // 遍历所有匹配到的图片标签并获取其src属性 const imgSrcs = [] let matches; while ((matches = imgRegex.exec(htmlString)) !== null) { const src = matches[1]; imgSrcs.push(src) } return imgSrcs.filter(Boolean) } 运行下，看下结果： src 转 base64 自此，我们拿到所有 html 里面的 src 了，那么判断下是否小于指定 size，是的话转 base64 获取文件大小可通过 fs 的 statSync 来拿到对应文件的 size，如下 /** 获取文件大小 */ function getFileSize(filePath) { const stat = fs.statSync(filePath) return stat.size } 如果满足条件则将图片转 base64，而图片本身是 Buffer，所以要转一下： /** 图片转成base64 */ function imageToBase64(filePath) { // 读取图片文件 const imageBuffer = fs.readFileSync(filePath) const extname = getExtname(filePath) // 将图片文件转换为 base64 编码字符串 const base64String = Buffer.from(imageBuffer).toString('base64') return `data:image/${extname.slice(1)};base64,${base64String}` } 通过加上前缀data:image/${extname.slice(1)};base64,，其中 extname 是文件后缀名，通过path.extname拿到： /** 获取后缀名 */ function getExtname(filePath) { return path.extname(filePath) } 每得到一个 base64，则替换原先的 src： htmlString = htmlString.replace(src, imgBase64) 最后将新的 html 替换旧的 html html 下满足条件的 src 全部替换好后，就可以将新的 html 替换老的了，实际上也就是重写回去： writeFile(htmlPath, htmlString) 性能优化 但我们发现整个过程中有两处可以优化代码： 如果 src 大于指定尺寸，那么下次遇到直接跳过，不再获取尺寸大小一个图片可能被多处引用到，那么转 base64 后，下次遇到就没必要再转了，直接复用即可 针对第一点，我们可以通过声明一个 Set，存放大于指定尺寸的 src： for (const src of imgSrcs) { /** 之前已经大于了，这次遇到就直接跳过即可 */ if (imgOverSizeSet.has(src)) continue let absoluteSrc = src // 如果不是相对路径，那么转换为绝对路径 if (!src.startsWith('.')) absoluteSrc = path.join(STATIC_PATH, src) // 不存在或者超出限制，则不替换 if (getFileSize(absoluteSrc) &gt;= FILE_LIMIE_SIZE) { imgNotExistOrOverSizeSet.add(src) continue } } 针对第二点，我们可以通过声明一个 Map，key 为 src，value 为 base64： /** 存imgSrc -&gt; 图片base64 */ const imgSrc2Base64Map = new Map() 每次判断到对应的 src 有值，则直接拿之前的 base64，不再转化： let imgBase64 = imgSrc2Base64Map.get(src) if (!imgBase64) { imgBase64 = imageToBase64(absoluteSrc) imgSrc2Base64Map.set(src, imgBase64) } 总的代码 const fs = require('fs') const path = require('path') function resolve(relativePath) { return path.resolve(__dirname, relativePath) } /** 静态资源路径 */ const STATIC_PATH = resolve('xxx') /** html模板路径 */ const TEMPLATE_PATH = resolve('yyy') /** 文件大小限制 10K */ const FILE_LIMIE_SIZE = 1024 * 10 /** 图片转成base64 */ function imageToBase64(filePath) { // 读取图片文件 const imageBuffer = fs.readFileSync(filePath) const extname = getExtname(filePath) // 将图片文件转换为 base64 编码字符串 const base64String = Buffer.from(imageBuffer).toString('base64') return `data:image/${extname.slice(1)};base64,${base64String}` } /** 获取文件大小 */ function getFileSize(filePath) { const stat = fs.statSync(filePath) return stat.size } /** 获取后缀名 */ function getExtname(filePath) { return path.extname(filePath) } /** 获取所有html路径 */ function getHtmlPaths(dir, filePaths = []) { const files = fs.readdirSync(dir); for (const file of files) { const filePath = path.join(dir, file); const fileStat = fs.statSync(filePath); if (fileStat.isDirectory()) { getHtmlPaths(filePath, filePaths); } else if (fileStat.isFile() && getExtname(filePath) === '.html') { filePaths.push(filePath); } } return filePaths; } function readFile(filePath) { return fs.readFileSync(filePath, 'utf-8') } function writeFile(filePath, source) { return fs.writeFileSync(filePath, source) } /** 获取html中满足规则的img src */ function getImgSrcInHtml(htmlString) { /** 定义匹配图片标签的正则表达式 * 1.src中不以data:image开头，即不以base64开头，没必要再转化了 * 2.不是th:src * 3.忽略注释的代码 * */ const imgRegex = /<img\s+[^>th:]*src=["']((?!data:image)[^"']*)["'][^>]*>/gi; // 定义匹配注释的正则表达式 const commentRegex = /<!--[\s\S]*?-->/g // 删除所有注释 htmlString = htmlString.replace(commentRegex, '') // 遍历所有匹配到的图片标签并获取其src属性 const imgSrcs = [] let matches; while ((matches = imgRegex.exec(htmlString)) !== null) { const src = matches[1]; imgSrcs.push(src) } return imgSrcs.filter(Boolean) } /** 主程序 */ function main() { const htmlPaths = getHtmlPaths(TEMPLATE_PATH) /** 存imgSrc -> 图片base64 */ const imgSrc2Base64Map = new Map() /** 存不存在，或者超过指定大小的img */ const imgNotExistOrOverSizeSet = new Set() htmlPaths.forEach(htmlPath => { let htmlString = readFile(htmlPath) const imgSrcs = getImgSrcInHtml(htmlString) if (!imgSrcs.length) return for (const src of imgSrcs) { if (imgNotExistOrOverSizeSet.has(src)) continue let absoluteSrc = src // console.log(imgSrcs) // 如果不是相对路径，那么转换为绝对路径 if (!src.startsWith('.')) absoluteSrc = path.join(STATIC_PATH, src) const isExist = fs.existsSync(absoluteSrc) if (!isExist) console.log('not isExist', src) // 不存在或者超出限制，则不替换 if (!isExist || getFileSize(absoluteSrc) >= FILE_LIMIE_SIZE) { imgNotExistOrOverSizeSet.add(src) continue } let imgBase64 = imgSrc2Base64Map.get(src) if (!imgBase64) { imgBase64 = imageToBase64(absoluteSrc) imgSrc2Base64Map.set(src, imgBase64) } htmlString = htmlString.replace(src, imgBase64) } // 替换好后，写回 writeFile(htmlPath, htmlString) }) } main() 总结 因为太多的小图片导致 http 请求阻塞，所以要把满足条件的小图片转为 base64， 而前端的 html 混在在后端代码里面，且里面混杂着 Thymeleaf 模板语法，想通过 webpack 打包的方式看起来好像不行(至少目前不知道咋办)，所以退而求其之自己写个脚本来处理。 大致思路就是： 读取所有 html，匹配到里面的所有 img 的 src匹配的过程中我们要忽略注释的代码、已经是 base64 的图片、Thymeleaf 模板语法的，涉及到挺多的正则语法，这部分我通过调戏 chatgpt 来实现，虽然过程中不是十分完美src 可能被重复用到，所以这里又可以优化为：如果 src 大于指定尺寸，那么下次遇到直接跳过，不再获取尺寸大小一个图片可能被多处引用到，那么转 base64 后，下次遇到就没必要再转了，直接复用即可 以上就是让chatgpt将html中的图片转为base64方法示例的详细内容，更多关于chatgpt html图片转base64的资料请关注本站其它相关文章！