Webpack是个很流行的打包工具,但其打包速度却一直被吐槽着 如果不用上一些打包的优化建议,单单打包两三个文件就能花上好几秒,放上几十个入口文件依赖几百上千个包的话,几分钟十几分钟妥妥的 本文整理了常见的一些方法中,部分使用之后就看到了很大改善,部分没什么明显的变化,也可能是项目规模还不够大,先记录一下方法也好 一.使用监听模式或热更新热替换 webpack支持监听模式,此时需要重新编译时就可以进行增量构建,增量构建是很快的,基本不到一秒或几秒之内就能重新编译好 注意区分一下开发环境和线上环境

本节主要讲述 webpack的两大经典开发调试插件,热插拔内存缓存机制 文章目录 1. html-webpack-plugin插件的使用 2. webpack-dev-middleware 插件登场 3. webpack-hot-middleware 为了左手 4. 实现html模版更改自动刷新 5. 本案例测试源码下载 html-webpack-plugin插件的使用 如果没记错,上篇的时候构建完成的js文件是我们在页面用 script 标签手动引入的, 聪明的您应该马上看出问题来了,难道每次

转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具.解决方案和服务,赋能开发者.原文出处:https://wanago.io/2018/08/06/webpack-4-course-part-six-increasing-development-experience 今天我们将介绍mode属性的development值.它会自动为你配置Webpack以简化开发过程.除此之外,我们还会介绍webpack-dev-server——包括模块热替换.开始吧! 开发体验优化的其中一步是让Webp

简要:本系列文章讲会对expo进行全面的介绍,本人从2017年6月份接触expo以来,对expo的研究断断续续,一路走来将近10个月,废话不多说,接下来你看到内容,讲全部来与官网 我猜去全部机翻+个人修改补充+demo测试的形式,对expo进行一次大补血!欢迎加入expo兴趣学习交流群:597732981 [之前我写过一些列关于expo和rn入门配置的东i西,大家可以点击这里查看:从零学习rn开发] 相关文章: Expo大作战(一)--什么是expo,如何安装expo clinet和xde,xd

开发用最多的是重启再刷新页面,那热更新少不了, 工具有很多常用唯 nodemon 了, 安装: npm install -g nodemon // 建议全局安装,开发时用的工具 使用: nodemon xxx.js // 由原node xxx.js更换的nodemon --delay 1000ms xxx.js // 等会热更新,用于更新了很多文件时 官方文档:https://www.npmjs.com/package/nodemon 大神整理:  https://www.cnblogs.com

Spring Boot在开发时实现热部署(开发时修改文件保存后自动重启应用)(spring-boot-devtools) 热部署是什么 大家都知道在项目开发过程中,常常会改动页面数据或者修改数据结构,为了显示改动效果,往往需要重启应用查看改变效果,其实就是重新编译生成了新的Class文件,这个文件里记录着和代码等对应的各种信息,然后Class文件将被虚拟机的ClassLoader加载. 而热部署正是利用了这个特点,它监听到如果有Class文件改动了,就会创建一个新的ClaassLoader进行加

1.介绍 使用脚本开发游戏业务逻辑其中一个好处就是代码可线上热更,不停机修复bug.而热更代码的写法与需要被热更的文件的代码又有着密切的关系,本文介绍一种热更方法. 2.热更原理 Lua提供一个叫require的函数,实现文件的加载,require的作用可查看云风大大的参考手册说明  http://cloudwu.github.io/lua53doc/manual.html#pdf-require要热更一个已经被加载(require)过的模块,要做两件事件. 1. 将package.loaded

简介 一个简单的关于页面,有一个图片,版本号,App名称等,着重演示各个系列的文章完整集成示例. 动机与意义 这是系列文章的最后一篇.今天抽空写下,收下尾.文章本身会在第四篇的基础上,简单扩充下代码,实现在线下载与重置更改的功能. 如果能较为仔细地阅读前四篇文章,第五篇给出的示例,应当是可以理解为无足轻重的.但是,大多数时候,我们更多的可能只是需要一个简易的解决方案,就是那种拿来就可以用的东西,那种我们需要先能看到一个简要的示例来看下效果再解决是否再继续阅读的方案.如此,对于很久以后,由于各种原

什么是热更新,为什么需要热更新?          热更新是目前各大手游等众多App常用的更新方式.简单来说就是在用户通过App Store下载App之后,打开App时遇到的即时更新.对于手游客户端来说,受到苹果审核的约束, 一次审核提交需要10~20天不等的等待时间.而这段时间开发进度依然会推进很多,一旦手游上线,第一个版本在玩家疯狂行为下,出点问题是必然的,所以”在线更新” 就成了家常便饭与必然.如果你要求必须整体重新下载完整下载包体,无法热更, 那么10~20多天后,游戏估计就没啥人了.

框架介绍 xLua是当下最流行的unity热更方案之一,作者是腾讯的车雄生前辈,自2016年初推出以来,已经在腾讯的多款游戏项目上应用,目前xLua已经开源到了GitHub.xLua最大的特色是不仅支持纯lua脚本热更,更是可以做 C# 代码的bug hotfix,即平时开发时使用C#,项目上线后,如果突然发现有bug,可以直接用lua去修复出bug的地方,原理就是通过[Hotfix]特性标记然后在IL逻辑层判断修改逻辑,使程序去执行更新后的lua逻辑代码而不是走之前的C#逻辑.   框架优势

http://www.manew.com/thread-114496-1-1.html   谈到目前的代码热更方案:没什么特别的要求   <ignore_js_op>    toLua(效率比sLua高)   打算以传统方式更新,热更仅仅用于紧急更新 / 希望战斗等性能敏感部分也能更新   xLua(性能在Lua系列中一般,但额外支持HotFix,可以更多使用C#代码)   基本上普通的项目也就只能用这两,也就是只有Lua一条路可走.   然而,由于Lua自身缺少编译期间语法检查以及缺乏必要的

前言 大家好,我们这期继续借着我们工作室正在运营的在线游戏<江湖X>来谈一下热更新机制以及我们的理解和解决方案.这里先简单的介绍一下热更新的概念,熟悉这部分的朋友可以跳过,直接看我们的方案. 热更新的概念 首先,“热”是相对于“冷”而言的.所谓热更新,即不更新游戏安装包体的情况下,在游戏或游戏启动界面直接在线更新游戏包体的机制. 一般的在线游戏发布后,由于有需要修复BUG.发布更新内容等一系列需要,需要能够尽快的将更新包发布到安装本游戏的用户.以前单机时代的游戏,一般是发布一个新的下载客户端.

原文地址:https://segmentfault.com/a/1190000012789253?utm_source=tag-newest 从零开始搭建一个简单的基于webpack的react开发环境 原文: 都8102年了,现在还来谈webpack的配置,额,是有点晚了.而且,基于vue-cli或者create-react-app生成的项目,也已经一键为我们配置好了webpack,看起来似乎并不需要我们深入了解. 不过,为了学习和理解webpack解决了前端的哪些痛点,还是有必要从零开始自己

配置处理样式文件   到目前为止,整个工程的配置已经差不多了,对于 React 更多相关的配置将在后面继续介绍,现在我们先来对目前的工程进行优化. 前面我们学习了搭建 webpack.react 开发的基础环境,但它实现的功能还远远不够,对于 webpack 的配置和 react 工程相关的基本依赖还没有实现,所以接下来我们会继续完成这些工作. 首先对于开发 web 应用自然少不了要写一些样式文件来使得页面变得更加美观,现在为了提高开发的效率,通常会使用一些 CSS 的扩展语言来书写样式,如 L

React无疑是今年最火的前端框架,github上的star直逼30,000,基于React的React Native的star也直逼20,000.有了React,组件化似乎不再步履蹒跚,有了React Native,前端的边界似乎广阔无边.而Webpack凭借它异步加载和可分离打包等优秀的特性,走在取代Grunt和Gulp的路上.而面向未来的ES6,模块化的支持似乎已成定局. 我们现在就可以打造自己的Webpack+React+ES6环境并且开始探索起来. 这篇文章就给还没走在这条路上的前端一

简介 此文,将尝试动态从某个不确定的文件夹中加载资源文件.文章,会继续完善自定义的 imageNamed 函数,并为下一篇文章铺垫. 这么做的意义 正如我们经常所说的那样,大多数情景知道做事的意义往往比做事的方法本身更有意义.意义本身,往往蕴含着目的,最终的需求一类的东西;而方法,只是我们暂时寻找的用来达到最终的目的采取的一种可行的手段.知晓意义本身的意义在于,在以后的以后,我们有可能找到更合适的方法来实现目的;也就是我们所说的,到知识的丰富性得到一定程度之后,许多人在自己的个人技能提升过程中,

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其

5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_cnt_90day. B表为卖家基本信

1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_name data_type [COMMET col_comment], . . .)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], . . . )] [CLUSTERED BY (c

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map

下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程. 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述,假设本文用到输入文件有以下两个: 文件1: big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online hello offline 目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数,很容易用肉眼算出各个词出现的次数: big:1 data:5 offline:3 online:3 hello:3