React Soft UI Dashboard 项目启动与配置教程
2025-05-09 21:11:56作者:裘旻烁
1. 项目目录结构及介绍
在克隆或下载 React Soft UI Dashboard 项目后,您会看到一个如下的目录结构:
react-soft-ui-dashboard/
├── public/ # 公共静态文件目录
│ ├── index.html # 页面入口HTML文件
│ └── ...
├── src/ # 源代码目录
│ ├── assets/ # 静态资源文件,如图片、样式表等
│ ├── components/ # 通用组件目录
│ │ └── ...
│ ├── hooks/ # 自定义hooks目录
│ │ └── ...
│ ├── layouts/ # 页面布局组件目录
│ │ └── ...
│ ├── pages/ # 路由和页面组件目录
│ │ └── ...
│ ├── utils/ # 工具函数目录
│ │ └── ...
│ ├── App.js # 应用程序主组件
│ ├── index.js # 应用程序入口文件
│ └── ...
├── .env.local # 环境变量配置文件
├── .eslintrc # ESLint 配置文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .prettierrc # Prettier 配置文件
├── package.json # 项目配置文件
└── ...
每个目录和文件都有其特定的用途,如下:
public/:存放公共的静态文件,如网页的入口文件index.html。src/:源代码目录,包含项目的所有代码。assets/:存放静态资源,如图标、图片、样式表等。components/:存放可复用的React组件。hooks/:存放自定义的React钩子。layouts/:存放页面布局组件。pages/:存放路由对应的页面组件。utils/:存放工具函数。App.js:应用程序的主组件,用于渲染整个应用程序。index.js:应用程序的入口文件,用于启动React应用程序。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是src/index.js,以下是该文件的基本内容:
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import './index.css';
import App from './App';
import reportWebVitals from './reportWebVitals';
ReactDOM.render(
<React.StrictMode>
<App />
</React.StrictMode>,
document.getElementById('root')
);
reportWebVitals();
该文件的主要功能如下:
- 引入React库和React DOM库。
- 引入
index.css样式文件,用于全局样式设置。 - 引入
App组件,这是应用程序的主组件。 - 使用
ReactDOM.render方法将App组件渲染到页面的根元素(通常是一个div元素,其id为root)。 - 调用
reportWebVitals函数,用于收集有关应用程序性能的数据。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是package.json,该文件包含了项目的元数据、依赖、脚本等信息。以下是package.json文件的一个基本示例:
{
"name": "react-soft-ui-dashboard",
"version": "0.1.0",
"private": true,
"dependencies": {
...
},
"scripts": {
"start": "react-scripts start",
"build": "react-scripts build",
"test": "react-scripts test",
"eject": "react-scripts eject"
},
...
}
在这个文件中,您会找到以下关键信息:
name:项目的名称。version:项目的版本号。private:表示这是一个私有项目,不会发布到npm。dependencies:项目的依赖列表。scripts:定义了运行项目时可以使用的脚本。其中:"start":启动开发服务器。"build":构建应用程序的生产版本。"test":运行测试。"eject":将React脚手架的配置文件弹出为项目的独立文件。
通过这些配置,您可以方便地使用npm命令来管理项目。例如,运行npm start将启动开发服务器,而npm build将构建应用程序的生产版本。
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
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