当前位置: 首页 > news >正文

Webpack 的构建流程

Webpack 的构建流程可以概括为以下几个步骤:

1. 初始化

  • Webpack 读取配置文件(webpack.config.js),合并默认配置和命令行参数,初始化Compiler对象。

2. 构建依赖图

  • 入口文件开始递归地分析项目文件,使用 Loader 对不同类型的模块进行转换,建立依赖关系图

3. 模块解析

  • 根据依赖图中的每个模块,Webpack 递归解析模块及其依赖,生成模块代码。

4. 打包输出

  • Webpack 将解析后的模块组装为一个或多个bundle文件,写入到指定的输出目录(如 dist 目录)。

5. 优化处理(可选):

  • 结合 Plugins 对代码进行优化,如压缩代码、提取公共代码、代码分割等。

详细流程:

  1. Entry(入口):Webpack 会根据配置中的 entry 开始构建模块依赖树。它会首先从入口文件出发,递归解析该文件的所有依赖,直到构建出整个依赖图谱。

  2. Loader(加载器):不同文件类型在 Webpack 内部无法直接解析,因此需要借助 Loader 对其进行转换,比如使用 babel-loader 将 ES6 代码转换为浏览器能识别的 ES5,或者通过 style-loadercss-loader 将 CSS 文件转换为内嵌的 <style> 标签。

  3. Plugin(插件):Webpack 插件可以在构建的不同阶段进行一些额外的处理,如代码压缩、文件拷贝、资源注入等。例如 HtmlWebpackPlugin 可以自动生成带有正确 <script> 引用的 HTML 文件。

  4. Chunk(代码块)划分:Webpack 会根据不同的模块和依赖关系,将代码拆分为多个 chunk,实现代码分割和按需加载。

  5. 输出:最后,Webpack 将处理后的文件输出到目标目录中。


代码示例:
// webpack.config.js
module.exports = {entry: './src/index.js',output: {filename: 'bundle.js',path: __dirname + '/dist'},module: {rules: [{test: /\.js$/,use: 'babel-loader'},{test: /\.css$/,use: ['style-loader', 'css-loader']}]},plugins: [new HtmlWebpackPlugin({template: './src/index.html'})]
};

Webpack 的优化可以包括:

  • Tree Shaking:移除无用的代码。
  • 代码分割(Code Splitting):按需加载。
  • 压缩:通过 TerserPlugin 压缩 JavaScript。

这种流程使得 Webpack 能够高效地处理各种模块、文件类型和依赖,最终输出优化后的资源文件。

相关文章:

Webpack 的构建流程

Webpack 的构建流程可以概括为以下几个步骤&#xff1a; 1. 初始化&#xff1a; Webpack 读取配置文件&#xff08;webpack.config.js&#xff09;&#xff0c;合并默认配置和命令行参数&#xff0c;初始化Compiler对象。 2. 构建依赖图&#xff1a; 从入口文件开始递归地分…...

Cesium 当前位置矩阵的获取

Cesium 位置矩阵的获取 在 3D 图形和地理信息系统&#xff08;GIS&#xff09;中&#xff0c;位置矩阵是将地理坐标&#xff08;如经纬度&#xff09;转换为世界坐标系的一种重要工具。Cesium 是一个强大的开源 JavaScript 库&#xff0c;用于创建 3D 地球和地图应用。在 Cesi…...

ubuntu24.04 python环境

ubuntu24.04 python环境 0.引言1.使用整理 0.引言 新系统安装依赖库时报错&#xff1a; pip3installrequirements.txterror:externally−managed−environmentThisenvironmentisexternallymanaged╰–>ToinstallPythonpackagessystem−wide,tryaptinstallpython3−xyz,whe…...

YOLO系列论文综述(从YOLOv1到YOLOv11)【第9篇:YOLOv7——跨尺度特征融合】

YOLOv7 1 摘要2 网络架构3 改进点4 和YOLOv4及YOLOR的对比 YOLO系列博文&#xff1a; 【第1篇&#xff1a;概述物体检测算法发展史、YOLO应用领域、评价指标和NMS】【第2篇&#xff1a;YOLO系列论文、代码和主要优缺点汇总】【第3篇&#xff1a;YOLOv1——YOLO的开山之作】【第…...

Elasticearch索引mapping写入、查看、修改

作者&#xff1a;京东物流 陈晓娟 一、ES Elasticsearch是一个流行的开源搜索引擎&#xff0c;它可以将大量数据快速存储和检索。Elasticsearch还提供了强大的实时分析和聚合查询功能&#xff0c;数据模式更加灵活。它不需要预先定义固定的数据结构&#xff0c;可以随时添加或修…...

【大模型微调】一些观点的总结和记录

垂直领域大部分不用保持通用能力的,没必要跟淘宝客服聊天气预报,但是主要还是领导让你保持 微调方法没有大变数了,只能在数据上下功夫,我能想到的只有提高微调数据质量。 sft微调的越多,遗忘的越多. 不过对于小任务,rank比较低(例如8,16)的任务,影响还是有有限的。一…...

Vue 3 Hooks 教程

Vue 3 Hooks 教程 1. 什么是 Hooks&#xff1f; 在 Vue 3 中&#xff0c;Hooks 是一种组织和复用组件逻辑的强大方式。它们允许您将组件的状态逻辑提取到可重用的函数中&#xff0c;从而简化代码并提高代码的可维护性。 2. 基本 Hooks 介绍 2.1 ref 和 reactive 这两个函数…...

pandas数据处理及其数据可视化的全流程

Pandas数据处理及其可视化的全流程是一个复杂且多步骤的过程&#xff0c;涉及数据的导入、清洗、转换、分析、可视化等多个环节。以下是一个详细的指南&#xff0c;涵盖了从数据准备到最终的可视化展示的全过程。请注意&#xff0c;这个指南将超过4000字&#xff0c;因此请耐心…...

docker 在ubuntu系统安装,以及常用命令,配置阿里云镜像仓库,搭建本地仓库等

1.docker安装 1.1 先检查ubuntu系统有没有安装过docker 使用 docker -v 命令 如果有请先卸载旧版本&#xff0c;如果没有直接安装命令如下&#xff1a; 1.1.0 首先&#xff0c;确保你的系统包是最新的&#xff1a; 如果是root 权限下面命令的sudo可以去掉 sudo apt-get upda…...

torch.maximum函数介绍

torch.maximum 函数介绍 定义&#xff1a;torch.maximum(input, other) 返回两个张量的逐元素最大值。 输入参数&#xff1a; input: 张量&#xff0c;表示第一个输入。other: 张量或标量&#xff0c;表示第二个输入。若为张量&#xff0c;其形状需要能与 input 广播。输出&a…...

Java面试之多线程并发篇(9)

前言 本来想着给自己放松一下&#xff0c;刷刷博客&#xff0c;突然被几道面试题难倒&#xff01;引用类型有哪些&#xff1f;有什么区别&#xff1f;说说你对JMM内存模型的理解&#xff1f;为什么需要JMM&#xff1f;多线程有什么用&#xff1f;似乎有点模糊了&#xff0c;那…...

Java全栈:超市购物系统实现

项目介绍 本文将介绍如何使用Java全栈技术开发一个简单的超市购物系统。该系统包含以下主要功能: 商品管理用户管理购物车订单处理库存管理技术栈 后端 Spring Boot 2.7.0Spring SecurityMyBatis PlusMySQL 8.0Redis前端 Vue.js 3Element PlusAxiosVuex系统架构 整体架构 …...

1.1 数据结构的基本概念

1.1.1 基本概念和术语 一、数据、数据对象、数据元素和数据项的概念和关系 数据&#xff1a;是客观事物的符号表示&#xff0c;是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。 数据是计算机程序加工的原料。 数据对象&#xff1a;是具有相同性质的数据元素的集合&…...

深度学习:GPT-2的MindSpore实践

GPT-2简介 GPT-2是一个由OpenAI于2019年提出的自回归语言模型。与GPT-1相比&#xff0c;仍基于Transformer Decoder架构&#xff0c;但是做出了一定改进。 模型规格上&#xff1a; GPT-1有117M参数&#xff0c;为下游微调任务提供预训练模型。 GPT-2显著增加了模型规模&…...

【Oracle11g SQL详解】ORDER BY 子句的排序规则与应用

ORDER BY 子句的排序规则与应用 在 Oracle 11g 中&#xff0c;ORDER BY 子句用于对查询结果进行排序。通过使用 ORDER BY&#xff0c;可以使返回的数据按照指定的列或表达式以升序或降序排列&#xff0c;便于数据的分析和呈现。本文将详细讲解 ORDER BY 子句的规则及其常见应用…...

YOLO系列论文综述(从YOLOv1到YOLOv11)【第15篇(完结):讨论和未来展望】

总结 0 前言1 YOLO与人工通用智能&#xff08;AGI&#xff09;2 YOLO作为“能够行动的神经网络”3 具身人工智能&#xff08;EAI&#xff09;4 边缘设备上的YOLO5 评估统计指标的挑战6 YOLO与环境影响 YOLO系列博文&#xff1a; 【第1篇&#xff1a;概述物体检测算法发展史、YO…...

Java设计模式 —— 【创建型模式】原型模式(浅拷贝、深拷贝)详解

文章目录 前言原型模式一、浅拷贝1、案例2、引用数据类型 二、深拷贝1、重写clone()方法2、序列化 总结 前言 先看一下传统的对象克隆方式&#xff1a; 原型类&#xff1a; public class Student {private String name;public Student(String name) {this.name name;}publi…...

SciAssess——评估大语言模型在科学文献处理中关于模型的记忆、理解和分析能力的基准

概述 大规模语言模型&#xff08;如 Llama、Gemini 和 GPT-4&#xff09;的最新进展因其卓越的自然语言理解和生成能力而备受关注。对这些模型进行评估对于确定其局限性和潜力以及促进进一步的技术进步非常重要。为此&#xff0c;人们提出了一些特定的基准来评估大规模语言模型…...

SQLModel与FastAPI结合:构建用户增删改查接口

SQLModel简介 SQLModel是一个现代化的Python库&#xff0c;旨在简化与数据库的交互。它结合了Pydantic和SQLAlchemy的优势&#xff0c;使得定义数据模型、进行数据验证和与数据库交互变得更加直观和高效。SQLModel由FastAPI的创始人Sebastin Ramrez开发&#xff0c;专为与FastA…...

【RISC-V CPU debug 专栏 2.3 -- Run Control】

文章目录 Run ControlHart 运行控制状态位状态信号操作流程时间与实现注意事项Run Control 在 RISC-V 调试架构中,运行控制模块通过管理多个状态位来对硬件线程(harts)的执行进行调节和控制。这些状态位帮助调试器请求暂停或恢复 harts,并在 hart 复位时进行控制。以下是运…...

第19节 Node.js Express 框架

Express 是一个为Node.js设计的web开发框架&#xff0c;它基于nodejs平台。 Express 简介 Express是一个简洁而灵活的node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种Web应用&#xff0c;和丰富的HTTP工具。 使用Express可以快速地搭建一个完整功能的网站。 Expre…...

Lombok 的 @Data 注解失效,未生成 getter/setter 方法引发的HTTP 406 错误

HTTP 状态码 406 (Not Acceptable) 和 500 (Internal Server Error) 是两类完全不同的错误&#xff0c;它们的含义、原因和解决方法都有显著区别。以下是详细对比&#xff1a; 1. HTTP 406 (Not Acceptable) 含义&#xff1a; 客户端请求的内容类型与服务器支持的内容类型不匹…...

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...

Python爬虫实战:研究feedparser库相关技术

1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的信息资源。RSS(Really Simple Syndication)作为一种标准化的信息聚合技术,被广泛用于网站内容的发布和订阅。通过 RSS,用户可以方便地获取网站更新的内容,而无需频繁访问各个网站。 然而,互联网…...

蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练

前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1)&#xff1a;从基础到实战的深度解析-CSDN博客&#xff0c;但实际面试中&#xff0c;企业更关注候选人对复杂场景的应对能力&#xff08;如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡&#xff09;和前沿技术的…...

【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例

文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...

基于matlab策略迭代和值迭代法的动态规划

经典的基于策略迭代和值迭代法的动态规划matlab代码&#xff0c;实现机器人的最优运输 Dynamic-Programming-master/Environment.pdf , 104724 Dynamic-Programming-master/README.md , 506 Dynamic-Programming-master/generalizedPolicyIteration.m , 1970 Dynamic-Programm…...

智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平

一、引言 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术&#xff0c;在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材)

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向&#xff0c;可以做一定的素材) 这个项目能干嘛? 使用 gemini 2.0 的 api 和 google 其他的 api 来做衍生处理 简化和优化了文生图和图生图的行为(我的最主要) 并且有一些目标检测和切割(我用不到) 视频和 imagefx 因为没 a…...

LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决

&#x1f4cc; LRU 缓存机制详解与实现&#xff08;Java版&#xff09; 一、&#x1f4d6; 问题背景 在日常开发中&#xff0c;我们经常会使用 缓存&#xff08;Cache&#xff09; 来提升性能。但由于内存有限&#xff0c;缓存不可能无限增长&#xff0c;于是需要策略决定&am…...