Как люди используют gatsby-image в реальном мире?
Я следил за этим руководством https://www.gatsbyjs.org/packages/gatsby-image/, но нормальные люди не могут написать 50 строк кода для добавления изображения:
import React from "react"
import { graphql } from "gatsby"
import Img from "gatsby-image"
export default ({ data }) => {
// Set up the array of image data and `media` keys.
// You can have as many entries as you'd like.
const sources = [
data.mobileImage.childImageSharp.fluid,
{
...data.desktopImage.childImageSharp.fluid,
media: `(min-width: 768px)`,
},
]
return (
<div>
<h1>Hello art-directed gatsby-image</h1>
<Img fluid={sources} />
</div>
)
}
export const query = graphql`
query {
mobileImage: file(relativePath: { eq: "blog/avatars/kyle-mathews.jpeg" }) {
childImageSharp {
fluid(maxWidth: 1000, quality: 100) {
...GatsbyImageSharpFluid
}
}
}
desktopImage: file(
relativePath: { eq: "blog/avatars/kyle-mathews-desktop.jpeg" }
) {
childImageSharp {
fluid(maxWidth: 2000, quality: 100) {
...GatsbyImageSharpFluid
}
}
}
}
`
У меня вопрос: как сохранить рассудок и использовать изображения с Гэтсби?
В этом примере много проблем:
- Импорт и использование далеко, в идеале должно быть близко (поэтому, если вы удаляете из html, вам нужно не забыть удалить из graphql)
- Количество шаблонов огромно. Представьте, что вам нужно 2 изображения...
- Нет автозаполнения при импорте изображений. Разработчики действительно вводят полный путь к изображениям? Кажется, это много работы. Переименование тоже выглядит рискованным. (Я использую intellij.)
Для всех, кто использует машинописный текст и хочет немного улучшить производительность, фильтруя только изображения:
import {graphql, useStaticQuery} from 'gatsby'
import Img from 'gatsby-image'
import React from 'react'
interface Props {
// @todo: convert to enum
relativePath: string;
alt: string;
}
export const Image: React.FC<Props> = (props) => {
const {relativePath, alt} = props
const images: { data: { edges: Array<{ node: { relativePath: string, default: { fluid: any } } }> } } = useStaticQuery(graphql`
query ImageQuery {
data: allFile(filter: {sourceInstanceName: {eq:"images"}}) {
edges {
node {
relativePath
default: childImageSharp {
fluid {
...GatsbyImageSharpFluid
}
}
}
}
}
}
`)
const image = images.data.edges.find(n => {
return n.node.relativePath.includes(relativePath)
})
if (!image) {
throw new Error(`Image not found`)
}
return (
<Img alt={alt} fluid={image.node.default.fluid} />
)
}
Чтобы добавить sourceInstanceName
/**
* From:
* - https://github.com/ChristopherBiscardi/gatsby-mdx/issues/105
* - https://github.com/gatsbyjs/gatsby/issues/1634
*/
export const onCreateNode = ({ node, getNode, actions }) => {
const { createNodeField } = actions
if (node.internal.type === `MarkdownRemark`) {
const parent = getNode(node.parent)
if (parent.internal.type === 'File') {
createNodeField({
name: `sourceInstanceName`,
node,
value: parent.sourceInstanceName,
})
}
}
}
и конфигурация плагина
{
resolve: `gatsby-source-filesystem`,
options: {
path: props.imageRootFolder,
name: 'images',
},
},
1 ответ
Я использую универсальный Image
составная часть:
import React from "react"
import Img from "gatsby-image"
import { useStaticQuery, graphql } from "gatsby"
export default (props) => {
const { filename, type = 'default', alt, sizes = '(max-width: 400px) 100px, (max-width: 800px) 200px, 400px' } = props;
const images = useStaticQuery(graphql`
query ImageQuery {
data: allFile {
edges {
node {
relativePath
default: childImageSharp {
fluid {
...GatsbyImageSharpFluid
}
}
square: childImageSharp {
fluid(maxWidth: 600, maxHeight: 600) {
...GatsbyImageSharpFluid
}
}
}
}
}
}
`);
const image = images.data.edges.find(n => {
return n.node.relativePath.includes(filename);
});
if (!image) {
return null;
}
return (
<Img alt={alt} fluid={{
...image.node[type].fluid,
sizes: sizes,
}} />
)
}
Затем я передаю имя файла и замещающий текст (и, возможно, тип и размеры).
<Image alt="Gravity does not apply to cats" type="square" filename="cat-defies-gravity.png" />
Я согласен, что это обходной путь, пока мы не получим что-то вроде Querying 2.0. Если вы прочтете эту страницу, вы увидите именно свою проблему в качестве примера.