Vite+TypeScript打造Vue3前端开发框架源码分享
版权申诉
193 浏览量
更新于2024-10-12
收藏 457KB ZIP 举报
资源摘要信息:"本资源集为使用vite、typescript和arco.design构建的中后台前端框架,以及基于vue3的admin前端框架。该资源集合了前端开发、后端开发、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据和课程资源等多领域技术项目的源码。它不仅适用于初学者,也适合希望进阶的技术学习者。作为毕业设计、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项的参考或直接使用,该项目具有较高的学习和借鉴价值,同时支持在此基础上进行修改和功能扩展。资源包含了C++、Java、Python、Web、C#、EDA等多语言项目源码。博主提供了沟通交流的渠道,以解答使用中的任何问题,并鼓励大家下载使用,共同学习和进步。所有源码均经过测试,保证能够直接运行,确保功能的正常工作。"
从【标题】和【描述】中提取的知识点如下:
1. 前端开发框架:资源集包含使用vite构建的前端开发框架。vite是一种新型的前端构建工具,它以现代浏览器原生ESM(ECMAScript Modules)的特性为基础,提供快速的开发服务器和高效的服务端渲染。vite利用浏览器对ESM的原生支持,无需打包过程,实现了冷启动快速和热更新快速。
2. TypeScript:该框架采用TypeScript作为主要开发语言。TypeScript是JavaScript的一个超集,它在JavaScript的基础上添加了类型系统和对ES6+的新特性的支持。TypeScript编译器会将TypeScript代码编译成纯JavaScript代码,这些代码可以在任何浏览器、Node.js或其他支持JavaScript的环境中运行。
3. arco.design:资源集中的中后台前端框架使用了arco.design组件库。arco.design是基于Ant Design设计语言的组件库,提供了丰富的UI组件和模板,旨在帮助开发者快速搭建企业级后台系统。
4. Vue3:特别提到了基于vue3的admin前端框架。Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。Vue 3是Vue.js的最新主要版本,带来了许多新特性和改进,如Composition API、更好的TypeScript支持、Fragment、Teleport、Emits等。Vue3还改进了性能,并支持Tree-shaking。
5. 技术项目源码:资源集提供了包含多种编程语言和开发领域的技术项目源码,包括但不限于C++、Java、Python、Web开发、C#和EDA。这些项目源码可以作为学习资料,帮助学习者理解各种技术的实际应用。
6. 适用人群:资源集合适用于初学者和希望进阶的技术学习者,可以帮助他们通过实践项目提升技术能力,适合作为学习材料或项目实践的参考。
7. 附加价值:项目资源可以直接用于学习、修改和扩展,实现其他功能。这种开放性的设计让有基础的学习者能够在现有的基础上进行创新和改进。
8. 沟通与支持:博主提供了一个沟通交流的渠道,以解答使用资源集时遇到的问题,这表明了社区支持和反馈的开放性。
9. 项目质量:所有源码都经过测试,能够直接运行,确保了项目资源的可靠性和可用性。
10. 文件名称列表:从提供的压缩包文件名称"new_vue3"可以推测,资源集中可能包含了一个名为"new_vue3"的新项目或模板。
综上所述,本资源集为技术学习者和开发者提供了一个全方位的学习和实践平台,不仅包含了现代化的前端技术栈和多种后端、跨领域的项目源码,还提供了学习和交流的支持,极大地丰富了学习资源和实践机会。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2024-08-18 上传
2024-03-07 上传
2024-04-02 上传
2024-06-15 上传
2022-10-12 上传
2023-05-14 上传
白话Learning
- 粉丝: 4601
- 资源: 2983
最新资源
- MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比
- 易语言实现画板图像缩放功能教程
- 大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术
- Stancy: 静态文件驱动的简单RESTful API与前端框架集成
- 掌握Java全文搜索:深入Apache Lucene开源系统
- 19计应19田超的Python7-1试题整理
- 易语言实现多线程网络时间同步源码解析
- 人工智能大模型学习与实践指南
- 掌握Markdown:从基础到高级技巧解析
- JS-PizzaStore: JS应用程序模拟披萨递送服务
- CAMV开源XML编辑器:编辑、验证、设计及架构工具集
- 医学免疫学情景化自动生成考题系统
- 易语言实现多语言界面编程教程
- MATLAB实现16种回归算法在数据挖掘中的应用
- ***内容构建指南:深入HTML与LaTeX
- Python实现维基百科“历史上的今天”数据抓取教程