【亲测免费】 rollup-plugin-terser 常见问题解决方案
项目基础介绍
rollup-plugin-terser 是一个用于 Rollup 的插件,旨在通过 Terser 工具最小化生成的 JavaScript 包。该项目的主要编程语言是 JavaScript。它支持 Rollup 版本 0.66 及以上(包括 Rollup 2.0.0),并且可以通过 npm 或 yarn 进行安装。
新手使用注意事项及解决方案
1. 安装问题
问题描述:新手在安装 rollup-plugin-terser 时可能会遇到依赖冲突或安装失败的问题。
解决步骤:
-
检查 Rollup 版本:确保你使用的 Rollup 版本是 0.66 及以上。可以通过以下命令检查 Rollup 版本:
rollup --version -
使用正确的安装命令:
- 使用 npm 安装:
npm install rollup-plugin-terser --save-dev - 使用 yarn 安装:
yarn add rollup-plugin-terser --dev
- 使用 npm 安装:
-
解决依赖冲突:如果遇到依赖冲突,可以尝试删除
node_modules目录和package-lock.json文件,然后重新安装依赖:rm -rf node_modules package-lock.json npm install
2. 配置问题
问题描述:新手在配置 rollup-plugin-terser 时可能会遇到配置错误,导致插件无法正常工作。
解决步骤:
-
正确导入插件:确保在 Rollup 配置文件中正确导入
rollup-plugin-terser:import { terser } from "rollup-plugin-terser"; -
添加插件到 Rollup 配置:在
plugins数组中添加terser插件:export default { input: "main.js", output: { file: "bundle.min.js", format: "cjs" }, plugins: [terser()] }; -
检查输出格式:确保输出格式(
format)与terser插件的配置一致。例如,如果输出格式是esm或es,terser会自动设置module: true。
3. 保留注释问题
问题描述:新手可能希望在生成的最小化文件中保留某些注释(例如许可证信息),但不知道如何配置。
解决步骤:
-
使用函数保留注释:可以通过配置
comments选项来保留特定类型的注释:terser({ format: { comments: function (node, comment) { const text = comment.value; const type = comment.type; if (type == "comment2") { return /@preserve|@license|@cc_on/i.test(text); } } } }) -
保留所有注释:如果希望保留所有注释,可以将
comments选项设置为"all":terser({ format: { comments: "all" } }) -
参考 Terser 文档:更多关于
comments选项的详细信息,可以参考 Terser 文档。
通过以上步骤,新手可以更好地理解和使用 rollup-plugin-terser,避免常见的问题并顺利完成项目的配置和使用。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0131
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00