Hydrogen项目中Vite SSR导入错误的解决方案
2025-07-10 11:20:43作者:胡易黎Nicole
问题现象
在Hydrogen项目开发过程中,部分开发者在删除并重新安装node_modules和package-lock.json后,运行本地开发服务器时遇到了以下错误提示:
TypeError: __vite_ssr_import_2__.default is not a function
这个错误通常出现在Vite服务端渲染环境中,表明模块导入方式存在问题。
问题根源分析
经过技术社区讨论,该问题可能由以下几个因素导致:
- 依赖版本冲突:在重新安装依赖时,某些包的版本可能自动升级到不兼容的版本
- 类型声明文件残留:项目中可能存在过时或不兼容的类型声明文件
- 模块导出方式不匹配:ES模块和CommonJS模块的混合使用可能导致导入异常
解决方案
基础解决方案
-
删除remix.d.ts文件: 这是社区验证有效的快速解决方案。该类型声明文件可能包含过时的模块类型定义,删除后系统会使用默认的类型推断。
-
检查依赖版本: 确保所有Hydrogen相关依赖都使用兼容版本,特别是:
- @shopify/hydrogen
- @remix-run相关包
- vite及其插件
进阶排查步骤
如果基础方案无效,建议进行以下深入排查:
-
清理构建缓存:
rm -rf .cache .vite -
验证模块导出: 检查引发错误的模块是否正确定义了默认导出:
// 正确示例 export default function myFunction() {...} -
检查vite配置: 确保vite.config.js中没有不兼容的服务端渲染配置项。
预防措施
-
使用版本锁定: 在package.json中精确指定依赖版本,避免自动升级导致兼容性问题。
-
定期清理构建产物: 在重大依赖更新后,建议清理所有构建缓存和类型声明文件。
-
保持项目结构规范: 避免直接修改框架生成的核心配置文件。
总结
Hydrogen作为基于Remix和Vite的框架,在服务端渲染过程中对模块导入有特定要求。遇到类似导入错误时,开发者应首先考虑清理类型声明文件和构建缓存,其次检查模块导出规范。通过规范化的依赖管理和构建流程,可以有效避免此类问题的发生。
对于持续出现的问题,建议基于官方模板创建最小化重现项目,以便更准确地定位问题根源。
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
222
238
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
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217