Webpack CLI 使用指南
项目介绍
Webpack CLI 是 Webpack 的官方命令行接口工具,旨在为开发者提供一个灵活且强大的命令行工具,以便更高效地设置和管理 Webpack 项目。Webpack CLI 提供了丰富的命令和选项,帮助开发者快速配置和运行 Webpack,从而加速前端项目的构建过程。
项目快速启动
安装 Webpack CLI
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安装 Webpack CLI:
npm install --save-dev webpack-cli
或者使用 Yarn:
yarn add webpack-cli --dev
创建 Webpack 配置文件
在项目根目录下创建一个 webpack.config.js 文件,并添加以下基本配置:
const path = require('path');
module.exports = {
entry: './src/index.js', // 入口文件
output: {
filename: 'bundle.js', // 输出文件名
path: path.resolve(__dirname, 'dist') // 输出目录
},
module: {
rules: [
{
test: /\.js$/,
exclude: /node_modules/,
use: {
loader: 'babel-loader' // 使用 Babel 加载器
}
}
]
},
mode: 'development' // 开发模式
};
运行 Webpack
在项目根目录下运行以下命令来启动 Webpack:
npx webpack --config webpack.config.js
这将根据你的配置文件构建项目,并在 dist 目录下生成 bundle.js 文件。
应用案例和最佳实践
案例1:多入口打包
在某些情况下,你可能需要为多个入口文件打包。你可以在 webpack.config.js 中配置多个入口:
module.exports = {
entry: {
app: './src/app.js',
admin: './src/admin.js'
},
output: {
filename: '[name].bundle.js',
path: path.resolve(__dirname, 'dist')
}
};
案例2:使用插件
Webpack 提供了丰富的插件来扩展其功能。例如,使用 HtmlWebpackPlugin 自动生成 HTML 文件:
npm install --save-dev html-webpack-plugin
然后在 webpack.config.js 中配置:
const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin');
module.exports = {
// 其他配置...
plugins: [
new HtmlWebpackPlugin({
title: 'Webpack App',
template: './src/index.html'
})
]
};
最佳实践
- 使用
mode配置:在开发环境中使用development模式,在生产环境中使用production模式。 - 代码分割:使用
SplitChunksPlugin将公共代码提取到单独的文件中。 - 热模块替换(HMR):在开发环境中启用 HMR,以提高开发效率。
典型生态项目
1. Babel
Babel 是一个 JavaScript 编译器,用于将 ES6+ 代码转换为向后兼容的 JavaScript 版本。Webpack 可以与 Babel 集成,以便在构建过程中自动转换代码。
2. ESLint
ESLint 是一个静态代码分析工具,用于识别和报告 JavaScript 代码中的模式。Webpack 可以与 ESLint 集成,以便在构建过程中自动检查代码质量。
3. React
React 是一个用于构建用户界面的 JavaScript 库。Webpack 可以与 React 集成,以便在构建过程中自动处理 JSX 和 ES6+ 代码。
4. TypeScript
TypeScript 是 JavaScript 的一个超集,添加了可选的静态类型。Webpack 可以与 TypeScript 集成,以便在构建过程中自动编译 TypeScript 代码。
通过这些生态项目的集成,Webpack 可以为前端开发提供一个强大且灵活的构建工具链。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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