SubQuery项目Stellar网络SDK依赖缺失问题解析
2025-05-11 05:20:02作者:曹令琨Iris
在SubQuery项目开发过程中,当开发者选择Stellar网络作为数据源时,可能会遇到一个常见的依赖缺失问题。本文将深入分析该问题的成因、影响范围以及解决方案。
问题现象
当开发者使用SubQuery CLI工具初始化一个基于Stellar网络的项目时,按照标准流程操作后,在执行yarn codegen命令时会出现报错信息:"Error: Cannot find module 'stellar-sdk'"。这表明项目缺少了关键的Stellar SDK依赖。
技术背景
SubQuery是一个区块链数据索引框架,允许开发者从各种区块链网络提取、转换和查询数据。对于不同的区块链网络,SubQuery需要相应的SDK来实现与底层区块链的交互。
Stellar网络作为一个去中心化支付网络,有其特定的JavaScript SDK(stellar-sdk)和Soroban智能合约客户端(soroban-client)。这些工具库对于SubQuery项目与Stellar网络的交互至关重要。
问题根源
经过技术分析,发现问题的根本原因在于SubQuery的Stellar项目模板中缺少了对这些必要依赖的声明。具体表现为:
- 项目初始化时,模板没有自动安装stellar-sdk
- package.json文件中缺少对stellar-sdk和soroban-client的依赖项声明
- 项目生成代码时默认引用了这些未安装的SDK
解决方案
针对这一问题,SubQuery团队已经发布了修复方案。开发者可以采取以下步骤解决:
- 手动安装缺失的依赖:
yarn add stellar-sdk soroban-client
- 或者等待使用已修复的模板版本,该版本已包含正确的依赖配置
最佳实践
为避免类似问题,建议开发者在初始化SubQuery项目后:
- 检查package.json文件是否包含所有必要的区块链网络SDK
- 在开始开发前运行依赖安装和代码生成命令,尽早发现依赖问题
- 关注SubQuery官方文档和更新日志,获取最新的模板修复信息
总结
依赖管理是区块链开发中的关键环节,特别是当项目涉及多种区块链网络时。SubQuery团队对此问题的快速响应体现了其对开发者体验的重视。通过理解这类问题的成因和解决方案,开发者可以更高效地构建基于SubQuery的区块链数据索引应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
635
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
634