Webpack 踩坑系列之babel 配置

说是踩坑之旅 其实是最近在思考一些问题 然后想实现方案的时候,就慢慢的查到这些方案   老司机可以忽略下面的内容了 1)起因  考虑到数据分离的问题  因为server是express搭的   自然少不了res.render("xx",data)    这句话的意思就是去查找相应的模板文件然后在用数据去渲染在将渲染好的页面去返回给浏览器,给浏览器去解析,渲染模板其实就是做的替换字符串+拼接字符串的活  各种的模板引擎也有各个优化的点(比如可以将对应的模板编译的函数保存在内存中,然后在通

webpack踩坑之路 (2)--图片的路径与打包 刚开始用webpack的同学很容易掉进图片打包这个坑里,比如打包出来的图片地址不对或者有的图片并不能打包进我们的目标文件夹里(bundle).下面我们就来分析下在webpack项目中图片的应用场景. 在实际生产中有以下几种图片的引用方式: 1. HTML文件中img标签的src属性引用或者内嵌样式引用 <img src="photo.jpg" /> <div style="background:url(ph

运行效率 如果项目是多入口配置,在本地开发阶段不需要每次都跑全部的 可以获取到运行命令行参数决定,跑哪些页面,加快速度 process.env.npm_config_argv或者使用yargs这个npm包获取命令行传入的参数 1 2 3 4 5 6 7 var scriptArg = process.env.npm_config_argv && JSON.parse(process.env.npm_config_argv); var targetDir = scriptArg &&

1.安装webpack失败问题 错误原因: 这主要是我以普通用户的身份进行webpack的全局安装,权限不够. [普通用户] 说白了就是通过运行window+r+cmd进入的命令行 解决方式: 用管理员权限打开命令行 然后输入cnpm install webpack -g即可 2.webpack运行错误问题 要么是代码出了错误 要么就是文件丢失 解决方式: 代码错了就根据提示修改过来: 文件丢失就把node_modules删除掉,然后重新cnpm install下载.这种情况往往发生在把一个项目

webpack是最近比较火的构建工具,搭配上同样比较火的ReacJS与ES6(ES2015)一定是现在很多潮流 programmer 的追求. 废话不多,下面就就看下如何从0搭起我们的构建工具. 安装 全局安装webpack,如果安装后还是提示没有webpack commond,可以尝试通过超级管理员身份安装. $ npm install webpack -g $ sudo npm install webpack -g  或者在项目里进行安装 $ npm install webpack --sa

一.Bug背景 因业务需要,我们部署了两个Kafka集群.Kafka集群A的版本号为:0.11.0.1,Kafka集群B的版本号为0.9.0.1. 因两个Kafka集群的版本号不一致,尝试了多种解决方案,发现总有一个集群出不来数据,无法互相兼容. 二.Kafka的客户端版本号必须与服务端版本号一致 客户端v0.11.0.1的Maven配置 <dependency>     <groupId>org.apache.kafka</groupId>     <artif

今天在虚拟机中遇到一个关于网络配置的坑,在此记录下来. 我们都知道虚拟机系统(此处指的是vmware)中,虚拟网络主要由三个方式实现: 桥接网络 NAT转换 主机共享网络 在这三种方式下,一般我们使用NAT转换,可以达到虚拟机可以和主机一样访问网络,同时虚拟机和主机可以互相ping通. 而在NAT转换中,IP地址一般是DHCP获取的.也就是说,虚拟机的IP地址和虚拟网络编辑器中的NAT转换网关应该是同一网段. 博主遇到的情况是,无论怎么配置,虚拟机系统的网络始终是 192.168.1.11 ,后

本次只是简单的运用SpringBoot搭建框架,对其原理并不做深入的探究 1.POM文件 1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 2 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 3 xsi:schemaL

一.Bug背景 业务上线后,发现Kafka的消费者一直在重复拉取同一批数据.被消费的topic配置了10个分区,只有每个分区的第一批数据能够出队,并且无限循环. 因测试环境数据量比较小,一直无法复现问题.只能查生产环境的日志排查. 二.解决问题的思路       初步猜测数据被消费之后,没有正常commit到Kafka服务端,导致Topic分区offset再消费完毕后未进行更新,下次取数据时还是从老offset开始取数据. 检查客户端配置       自动提交已开启(enable.auto.co