ice.js 项目中多环境配置的实践指南
2025-05-12 21:25:54作者:董宙帆
在基于 ice.js 框架的前端开发中,环境配置是一个常见需求。很多开发者会遇到如何区分线上测试环境和生产环境的问题。本文将深入探讨 ice.js 的环境配置机制,帮助开发者更好地管理多环境部署。
ice.js 环境配置机制解析
ice.js 默认提供了两种基础环境模式:
- development(开发环境)
- production(生产环境)
但实际上,ice.js 的环境配置远比这灵活。通过 mode 参数,开发者可以自定义任意数量的环境配置。
多环境配置实践
要实现测试环境和生产环境的区分,可以通过以下方式:
- package.json 配置
{
"scripts": {
"build": "ice build --mode prod",
"build:test": "ice build --mode test"
}
}
- 环境变量使用 在代码中可以通过 process.env.MODE 获取当前环境模式:
const apiBaseUrl = process.env.MODE === 'test'
? 'https://api-test.example.com'
: 'https://api.example.com';
- 配置文件区分 ice.js 支持根据环境加载不同的配置文件:
- 创建
config.test.ts用于测试环境 - 创建
config.prod.ts用于生产环境
高级配置技巧
- 环境变量注入 可以通过 .env 文件注入更多环境变量:
# .env.test
API_BASE=https://api-test.example.com
# .env.prod
API_BASE=https://api.example.com
- 构建差异化 不同环境可以配置不同的构建参数:
// ice.config.mts
export default defineConfig({
// 公共配置
// ...
test: {
// 测试环境特有配置
minify: false
},
prod: {
// 生产环境特有配置
minify: true
}
});
常见误区
很多开发者会被文档中提到的"mode 取值是 development 或 production"所误导。实际上:
- mode 参数可以接受任意字符串值
- 环境配置的灵活性远高于文档表面描述
- 可以通过自定义配置扩展环境类型
最佳实践建议
- 建立清晰的环境命名规范(如:dev/test/staging/prod)
- 为每个环境维护独立的配置文件
- 在 CI/CD 流程中明确指定构建环境
- 避免在代码中硬编码环境相关逻辑
通过合理利用 ice.js 的环境配置机制,开发者可以轻松实现多环境管理,提高项目的可维护性和部署灵活性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218