vite 创建项目优化

时间: 2023-12-23 21:23:42 浏览: 23
vite 是一个快速的新型前端构建工具,它具有很多优化项目创建的功能。以下是一些优化项目创建的方法: 1. 使用预设模板:vite 提供了一些预设模板,可以在创建新项目时使用。这些预设模板包含了一些常用的配置和依赖项,可以加快项目的初始化过程。你可以使用 `--template` 参数指定想要使用的预设模板,例如: ```bash npm init vite@latest my-project --template vue ``` 2. 提前安装依赖:在创建项目之前,你可以提前安装一些常用的依赖项,以减少项目初始化时的时间。例如,在创建 Vue 项目时,你可以先全局安装 Vue CLI: ```bash npm install -g @vue/cli ``` 然后通过 Vue CLI 创建项目: ```bash vue create my-project ``` 这样就可以跳过安装 Vue CLI 的过程,加快项目的创建速度。 3. 使用本地缓存:vite 会在本地缓存一些依赖项和构建结果,以加快后续的构建过程。当你再次创建相同类型的项目时,vite 会直接使用缓存,而不需要重新下载依赖或重新构建。这样可以显著提高项目创建的速度。
相关问题

vue3 vite项目创建

Vue3 Vite 项目创建可以通过以下步骤完成: 1. 安装 Vite 构建工具:`npm install -g create-vite-app` 2. 创建一个项目:`create-vite-app <project-name>` 3. 选择 Vue3 作为模板 4. 安装依赖:`cd <project-name> && npm install` 5. 启动项目:`npm run dev` Vite 是一个基于浏览器原生 ES 模块导入的开发服务器,它利用了浏览器的本地缓存来避免重复的模块解析和编译,从而实现了非常快的开发体验。同时,Vue3 也带来了很多新的特性和改进,例如 Composition API 和性能优化等,使得开发更加高效和便捷。

vue3 vite ts 项目实战

对于 Vue 3 + Vite + TypeScript 的项目实战,你可以按照以下步骤进行: 1. 创建项目:使用 Vue CLI 创建一个新的 Vue 3 项目,同时选择 TypeScript 作为语言支持。如果你还没有安装 Vue CLI,可以先通过 npm 全局安装它:`npm install -g @vue/cli`。然后运行`vue create my-project`命令创建项目,并选择 TypeScript 作为预设。 2. 构建工具:Vue CLI 默认使用 webpack 作为构建工具,但是对于 Vue 3,你可以尝试使用 Vite。Vite 是一个基于 ES Modules 的开发服务器,在开发模式下具有非常快的冷启动速度。安装 Vite:`npm install -g create-vite`,然后在项目目录下运行`create-vite`命令创建一个新的 Vite 项目。 3. 配置:根据你的项目需求,配置 Vite 和 TypeScript。你可以编辑 `vite.config.ts` 文件来自定义 Vite 的配置,例如添加插件、配置别名等。此外,还需要编辑 `tsconfig.json` 文件来配置 TypeScript 相关的选项,如指定编译输出目录、允许的模块类型等。 4. 开发:开始编写代码!在 `src` 目录中创建你的组件、页面和其他文件。Vue 3 的语法和 API 与 Vue 2 有一些差异,你可以查阅 Vue 3 的官方文档获取更多信息。同时,由于你选择了 TypeScript,可以利用其类型系统来提供更好的开发体验和代码质量。 5. 运行项目:在项目根目录下运行`npm run dev`命令,启动 Vite 的开发服务器。然后在浏览器中访问 `http://localhost:3000`,即可看到你的项目运行起来。 6. 构建和部署:当你的项目开发完成后,可以使用`npm run build`命令构建生产环境的代码。Vite 会将你的代码打包成优化过的 ES Modules 格式,以提供更好的加载性能。构建完成后,你可以将生成的静态文件部署到你喜欢的服务器或者托管平台上。 希望以上的步骤能够帮助你进行 Vue 3 + Vite + TypeScript 的项目实战!如果有任何问题,请随时提问。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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