1.找到package.json文件,找到script节点.再新增一个新的脚本命令 test 2.修改prod.env.js配置文件,npm_lifecycle_event代表返回当前执行的脚本名称,通过不同的名称,来切换不同的变量 3.修改dev.env.js,修改本地的开发环境配置 最后npm run test 即可

一.前言 在项目的前端开发中,对于绝大多数的小伙伴来说,当然,也包括我,不可避免的需要在项目中使用到一些第三方的组件包.这时,团队中的小伙伴是选择直接去组件的官网上下载,还是图省事直接在网上搜索,然后从一些来源不明的地方下载,我们就无法管控了.同时,我们添加的组件间可能存在各种依赖关系,如果我们没有正确下载引用的话,到最后可能还是无法正常使用. 因此,如何从可信的源下载组件包,以及如何轻松的解决各个组件间的依赖关系就成了我们需要解决的问题,那么,有没有一种工具可以帮我们解决这一问题?你好,有的,

一.为什么安装node.js及npm npm npm是Node.js的包管理工具(package manager),是全球最大的生态系统,同过npm可以找到很多丰富的插件来满足项目的需求. a1.现在做webpack的构建.Gulp的构建及grunt的构建,vue项目的开发等插件都需要npm安装.所以需要安装npm. a2.为什么我们需要一个包管理工具呢?因为我们前端开发时,会用到很多别人写的插件.如果我们要使用别人写的某个包,每次都根据名称搜索一下官方网站,下载代码,解压,再使用,非常繁琐.于

UPUPW PHP环境集成包 http://www.upupw.net/

在使用node过程中踩过好几次坑,这次记录下来,以防以后在掉下去. 用npm安装nrm模块后,输入nrm 提示 “nrm”不是内部或外部命令,也不是可运行的程序.我就奇怪了,安装成功了,怎么还提示不是内部命令.百度了才发现是环境变量配错了. 接下来整体说下node.npm的安装已经环境变量的配置 node安装 去node官网(https://nodejs.org/en/download/)下载 node的安装包. 建议选择最稳定版本,可以根据个人电脑操作系统选择对应的版本. npm安装 接下来安

项目搬迁的时候,需要把当前的环境依赖包导出,然后到部署项目的服务器上安装依赖. 我们可以通过下面的命令执行,把依赖包导出到requirements.txt文件里. 生成requirements.txt pip freeze > requirements.txt 安装requirements.txt依赖 pip install -r requirements.txt

项目搬迁的时候,需要把当前的环境依赖包导出,然后到部署项目的服务器上安装依赖. 我们可以通过下面的命令执行,把依赖包导出到requirements.txt文件里. 生成requirements.txt   下面重定向的命令,window下系统也能使用. pip freeze > requirements.txt 安装requirements.txt依赖 pip install -r requirements.txt 新电脑.新环境下不必再一个一个地安装Python包,两个命令搞定,一个备份,一个

背景: windows系统下生成的jar包通过FTP上传到linux服务器,然后通过XShell进行jar包的发布,这样反复了几个月后,开发阶段需要频繁更新包的部署.个人觉得很繁琐,想一键式把这个工作做了,不想经常花时间发布.前几天去了解了下Docker+Jenkins的方式,但是过于麻烦,对我个人学习时间和成本比较高.从而衍生出想用自己比较拿手的C#编写一个小工具解决我这个问题 需求: windows环境jar包部署到linux服务器,一键操作 下载:          https://fil

随着前后端分离技术的发展成熟,越来越来越多的后台系统甚至前端系统采用前后端分离方式,在大型前后端分离系统中,前端往往包含大量的第三方js 包的引用,各个第三方包又可能依赖另外一个第三方包,因此急需要一个用于管理项目包之间的依赖关系的一个工具,此时npm就出现了,npm 通常随nodejs 安装的时候一起安装. 项目上经常会出现这么一种情况,就是有一些js包可能是公司内部封装的,而这些包又可能涉及到了一些私密信息,不能被上传到npm的公共仓储上去,那么此时一个好的办法就是将这些公司内部封装的js

环境需要:node和npm 然后在本地建一个文件夹作为你要发布的模块 然后在这个文件夹下打开cmd 执行:npm init 按照提示写对应的,或者先不写也可以,最后y 这时候在mcrm这个文件夹下就出现了一个package.json的文件 name:包名version:版本,第一个数字一般为版本不兼容改动,第二个数字为版本兼容的功能修改,第三个为版本兼容的bug修复description:包的说明main:入口文件scripts:可执行的脚本命令 repository:仓库类型及地址这样会关联到

在使用node的时候,用npm安装了很多软件,过一段时间没有使用就会忘记,怎么查看自己全局安装过的包,用命令 npm list -g --depth 在百度里搜不到结果的,我在google里老外的文章里看到的上面的命令,写篇文章记录一下 命令运行的截图 -g:全局的安装包 list:已安装的node包 –depth 0:这个参数我就不清楚了,可能是深度0,搜了一下没有找到解释 [原文地址]https://www.phpsong.com/2257.html

Anaconda相对于原生python解释器具有更好的包管理功能,它有一个env文件夹,里面包含所要管理的所有环境:日常操作时我们可能会使用pytorch.Tensorflow等多个环境,由于每个环境对Python的包的兼容性都不一样,所以我们可以创建多个独立的环境,每个环境中的python包都是独立的,相互不干扰,方便管理以及解决兼容性的问题: 场景1:我们现在要使用Tensorflow和Pytorch框架,则可以创建对应的环境.使用"source activate tensorflow&qu

1.首先你要在npm上创建一个账号,这里需要输入邮箱的,注意激活邮箱否则无法publish自己的包 2.在本地创建一个文件夹,输入npm init初始化项目,这里是我使用npm init创建的package.json文件 这是我的包的index.js代码,很简单就是一个hello world 3.创建好package.json以及我们自己的模块代码文件(index.js)之后需要添加用户 npm adduser 接下来会提示输入用户名,密码以及邮箱,这些都是你之前在注册账号的时候输入的,如果邮箱

相信大多数 python 的初学者们都曾为开发环境问题折腾了很久,包管理和 python 不同版本的问题,特别是 window 环境安装个 scrapy 各种报错 ,使用 Anaconda 可以很好的解决一些不必要的学习成本. Anaconda 概述 Anaconda 是一个用于科学计算的 python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与虚拟环境管理的功能,可以很方便地解决多版本 python 并存.切换以及各种第三方包安装问题.可以使用 conda 来进行

查看全局安装的包 npm list -g --depth 0 非全局安装的包 npm list --depth 0 如果不加参数 --depth 0会显示安装的包以及相关的依赖包,会显示的很详细.

在使用node的时候,用npm安装了很多软件,过一段时间没有使用就会忘记,怎么查看自己全局安装过的包,用命令 npm list -g --depth 0 在百度里搜不到结果的,我在google里老外的文章里看到的上面的命令,写篇文章记录一下 命令运行的截图 -g:全局的安装包list:已安装的node包–depth 0:这个参数我就不清楚了,可能是深度0,搜了一下没有找到解释

有时候有些接口调用问题不好定位或者日志不够详细,那么我们往往会选择通过抓包来看详细的通讯过程.抓包有相关软件,这里说如何直接在环境里抓.假如现在我们在 Linux 下部署了 Tomcat 服务器,端口是8088,那么我通过 root 用户登录环境后执行如下命令: tcpdump -i any -X tcp -s0 port -w wlf1.cap 如果觉得接口跑完了那么就按下 crtl+C结束抓包,再抓到的包去掉乱码: strings wlf1.cap > wlf1.txt 接下来只要用vi打开

在nodejs的安装目录中找到node_modules\npm\.npmrc文件 修改如下即可: prefix = D:\tool\nodejs\node_globalcache = D:\tool\nodejs\node_cache 启动cmd,输入 npm install express -g 显示全局安装路径 配置环境变量: path=D:\tool\nodejs\node_global NODE_PATH=D:\tool\nodejs\node_global\node_modules 以

序 最近尝试了一下CoffeeScript,和Sass,不得不说这两个搭配起来的确是不错的选择,熟悉以后基本上开发就比较快速了. 当然要开发这个首先需要搭建环境,这里就需要有Node.NPM.Grunt.Ruby. Node与NPM基本上是一套安装,有了Node环境后才能搭建后面的CoffeeScript环境:而Ruby是为了执行Sass编译命令所需要的环境,当然最后还有一个Grunt,这个是为了项目构建的方便,一体化构建,不用自己重复执行编译命令. Ruby Ruby,一种为简单快捷的面向对象

操作系统:CentOS7使用virtualenv管理python虚拟环境virtualenv是一款轻量级第三方虚拟环境管理工具,不像Anaconda大小达上百M,virtualenv大小只有10M左右,通过pip就可以轻松安装.# 安装virtualenvpip install virtualenv# 创建虚拟环境virtualenv qiu# 进入(执行虚拟环境中的bin/activate).退出虚拟环境source env/bin/activatedeactivate qiuConda安装通