推荐使用:babel-esm-plugin —— 提升现代浏览器的性能体验
2024-05-30 15:32:00作者:平淮齐Percy
在前端开发中,我们经常需要处理JavaScript代码的兼容性问题,这通常涉及将ES6+语法转换为旧版本的JavaScript以确保广泛支持。然而,随着现代浏览器对ES6及更高版本的支持日益增强,我们可以开始考虑如何为这些先进浏览器提供未经过编译的原生代码,从而减少传输大小,提高加载速度。这就引出了我们的主角——babel-esm-plugin。
1、项目介绍
babel-esm-plugin 是一个用于Webpack4和Babel7的插件,它能够自动生成对应的ESM(ECMAScript Module)模块,让您可以利用“nomodule/module”策略来实现更智能的代码分发。通过使用这个插件,您可以在不牺牲向后兼容性的情况下,为支持ESM的现代浏览器提供优化的代码。
2、项目技术分析
babel-esm-plugin 在您的构建流程中自动运行,与已经配置好的@babel/preset-env一起工作。它会根据你的preset-env配置,创建一个仅针对现代浏览器的ES6版本的模块,并且允许您排除或添加特定的Babel插件。此外,还有一个beforeStartExecution回调函数,允许你在构建ESM模块之前对插件和Babel配置进行微调。
3、项目及技术应用场景
- 现代化Web应用:如果你正在开发一个需要支持多种浏览器的Web应用,使用
babel-esm-plugin可以确保现代浏览器接收到的是未经转换的原生ES6代码,而老版本浏览器仍能正常运行。 - 代码优化:通过创建ESM模块,您可以显著降低现代浏览器用户的加载时间,因为他们不需要解析和执行额外的转换代码。
- 渐进式增强:对于希望逐步推进ESM支持的项目,
babel-esm-plugin提供了一个平滑过渡的方式。
4、项目特点
- 无缝集成:轻松与现有的Webpack和Babel配置结合,无需大幅度改动。
- 自定义配置:通过选项参数,您可以自由控制输出文件名、排除或添加插件以及在构建前调整配置。
- 视觉对比:项目提供的示例截图直观地展示了使用插件前后文件结构的区别,帮助理解工作原理。
- 向后兼容:保持对旧版浏览器的支持,同时提升现代浏览器的性能。
安装非常简单,只需运行:
npm i -D babel-esm-plugin
然后按照项目文档中的指导添加到您的Webpack配置即可。
总的来说,babel-esm-plugin 是一个强大的工具,能够帮助您优化现代浏览器的性能,同时保证了老旧浏览器的兼容性。如果您想要为您的用户带来更高效的Web体验,那么绝对值得一试!
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
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 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 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.19 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
暂无简介
Dart
680
160
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++
689
326
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
493