当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > 前端 > 网络可访问性:可访问的流体版式

网络可访问性:可访问的流体版式

来源:dev.to 2024-12-19 13:10:11 0浏览 收藏

哈喽!大家好,很高兴又见面了,我是golang学习网的一名作者,今天由我给大家带来一篇《网络可访问性:可访问的流体版式》,本文主要会讲到等等知识点,希望大家一起学习进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧!

  • 简介
  • 首先:字体大小:20px - 不好的做法
  • 如何制作无障碍的流畅文本
  • 10 分钟内的版式组件
  • 灵感来自

介绍

今天我想提醒一下重要的主题 - 辅助功能。这是一个社区驱动的
努力让数字访问变得更容易。

这个主题的一小部分是排版。文本在任何浏览器字体大小下都应该看起来不错。

100% 200%
网络可访问性:可访问的流体版式 网络可访问性:可访问的流体版式

首先:字体大小:20px - 不好的做法

我知道,我们都这么做了,互联网上很多人在他们的课程中使用它。但这是一个糟糕的方法。如果您不确定选择哪个单位,这里有一个简单的规则:

px - 不会改变的固定大小元素,例如边框或阴影。

rem - 字体大小,以便更改浏览器默认字体大小的用户可以访问。

vw / vh - 元素大小与视口大小一致

% - 元素大小遵循相对大小

如何制作无障碍的流畅文本

我们所需要的只是clamp()以使其可访问和公式
使其响应。

  1. 确保将全局字体大小设置为 16px。并且行高至少为 1.2
html {
  font-size: 16px; /* 1 rem */
  line-height: 1.2;
} 
  1. 定义最小和最大屏幕尺寸,在我的例子中为 320 px - 1920 px。

  2. 定义您希望在最小和最大屏幕上显示的文本大小。在我的示例中,我有 h1 标签,所以我的
    字体大小将分别为 50px 和 90px。

  3. 转到 https://utopia.fyi/type/calculator 并在其中输入您的值

网络可访问性:可访问的流体版式屏幕”加载=“懒惰”宽度=“800”高度=“177”>

  1. 向下滚动到 css 生成器。我们需要 --step-0 值
   copy
   /* @link https://utopia.fyi/type/calculator?c=320,50,1.2,1920,90,1.25,2,2,&s=0.75|0.5|0.25,1.5|2|3|4|6,s-l&g=s,l,xl,12 */

:root {
--step--2: clamp(2.1701rem, 1.8842rem + 1.4299vw, 3.6rem);
--step--1: clamp(2.6042rem, 2.225rem + 1.8958vw, 4.5rem);
--step-0: clamp(3.125rem, 2.625rem + 2.5vw, 5.625rem);
--step-1: clamp(3.75rem, 3.0938rem + 3.2813vw, 7.0313rem);
--step-2: clamp(4.5rem, 3.6422rem + 4.2891vw, 8.7891rem);
}
  1. 放置夹具(3.125rem, 2.625rem 2.5vw, 5.625rem);作为文本的字体大小。

结果:

320px 1920px 1920px(200% zoom)
网络可访问性:可访问的流体版式 网络可访问性:可访问的流体版式 网络可访问性:可访问的流体版式

您可以看到,通过 1 行 css,我的文本即可响应并可进行浏览器缩放。

10 分钟内的版式组件

我的目的是尽可能快速、灵活地创建灵活的 typography 组件。

我拍摄了最大的 h1 文本。转到https://utopia.fyi/type/calculator并生成8个降级步骤:

网络可访问性:可访问的流体版式屏幕”加载=“懒惰”宽度=“800”高度=“458”>

这将是我的 p、h1-6、span 和标签文本大小

    --size-text-s: clamp(0.7268rem, 0.6834rem + 0.2169vw, 0.9437rem);
    --size-text-m: clamp(0.8721rem, 0.8106rem + 0.3075vw, 1.1796rem);
    --size-text-l: clamp(1.0466rem, 0.961rem + 0.428vw, 1.4746rem);
    --size-h6: clamp(1.2559rem, 1.1384rem + 0.5873vw, 1.8432rem);
    --size-h5: clamp(1.507rem, 1.3476rem + 0.797vw, 2.304rem);
    --size-h4: clamp(1.8084rem, 1.5941rem + 1.0716vw, 2.88rem);
    --size-h3: clamp(2.1701rem, 1.8842rem + 1.4299vw, 3.6rem);
    --size-h2: clamp(2.6042rem, 2.225rem + 1.8958vw, 4.5rem);
    --size-h1: clamp(3.125rem, 2.625rem + 2.5vw, 5.625rem);

然后再玩 5 分钟 react,瞧:

我的 react 可重用版式组件

灵感来自

使用 rem 不会使您的网站具有响应能力 - 原因如下

流体版式

到这里,我们也就讲完了《网络可访问性:可访问的流体版式》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于的知识点!

版本声明
本文转载于:dev.to 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
PHP中如何用preg_replace_callback实现自定义规则的字符串替换?PHP中如何用preg_replace_callback实现自定义规则的字符串替换?
上一篇
PHP中如何用preg_replace_callback实现自定义规则的字符串替换?
汤姆猫跑酷游戏入口?
下一篇
汤姆猫跑酷游戏入口?
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    415次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    496次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    503次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    449次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    281次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码