Qwik 项目教程
2024-09-16 23:22:05作者:凤尚柏Louis
1. 项目介绍
Qwik 是一个开源的现代前端框架,旨在提供极快的页面加载速度和出色的用户体验。Qwik 的核心理念是通过减少 JavaScript 的使用和优化资源加载,使得网站在加载时几乎不需要 JavaScript 即可实现完全交互。Qwik 通过服务器端渲染(SSR)和客户端的按需加载(lazy-loading)技术,确保用户在访问网站时能够立即与页面进行交互。
Qwik 的主要特点包括:
- 即时加载:通过服务器端渲染和按需加载,实现几乎无延迟的页面加载。
- 低 JavaScript 使用:减少不必要的 JavaScript 加载,提升性能。
- 可恢复性:从服务器端渲染的状态继续在客户端进行交互,减少重复工作。
2. 项目快速启动
安装 Qwik
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,你可以通过以下命令创建一个新的 Qwik 项目:
npm create qwik@latest
运行项目
进入项目目录并启动开发服务器:
cd my-qwik-app
npm start
项目结构
一个典型的 Qwik 项目结构如下:
my-qwik-app/
├── public/
│ └── index.html
├── src/
│ ├── components/
│ │ └── App.tsx
│ └── index.tsx
├── package.json
└── tsconfig.json
编写代码
在 src/components/App.tsx 中编写你的组件代码:
import { component$ } from '@builder.io/qwik';
export const App = component$(() => {
return (
<div>
<h1>Hello, Qwik!</h1>
<p>Welcome to your first Qwik app.</p>
</div>
);
});
在 src/index.tsx 中引入并渲染你的组件:
import { render } from '@builder.io/qwik';
import { App } from './components/App';
render(document.getElementById('root')!, <App />);
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
Qwik 适用于需要快速加载和高性能的网站,特别是那些内容丰富且交互复杂的应用。例如:
- 电子商务网站:确保用户能够快速浏览商品并进行购买。
- 新闻门户:提供快速的内容加载和流畅的用户体验。
- 企业门户:支持复杂的内部应用和外部用户访问。
最佳实践
- 按需加载:使用 Qwik 的按需加载功能,确保只在用户需要时加载必要的资源。
- 服务器端渲染:利用服务器端渲染来减少客户端的 JavaScript 负担,提升首次加载速度。
- 组件化开发:将应用拆分为多个组件,便于管理和维护。
4. 典型生态项目
Partytown
Partytown 是一个将资源密集型第三方脚本移至 Web Worker 的工具,减少主线程的负担,提升页面性能。
Mitosis
Mitosis 是一个跨框架组件编译器,允许你编写一次组件,然后在多个框架(如 Vue、React、Solid 等)中使用。
Builder
Builder 是一个拖放式页面构建器和 CMS,支持 React、Vue、Angular 等多种框架,帮助开发者快速构建和部署应用。
通过这些生态项目,Qwik 可以与其他工具和框架无缝集成,进一步提升开发效率和应用性能。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137