ASP.NET Core 在 macOS 上创建 React 前端应用的解决方案
背景介绍
随着 Visual Studio for Mac 的停用,许多 macOS 开发者在使用 .NET Core 开发 React 前端应用时遇到了困难。微软官方已经移除了 .NET SDK 中的 Angular 和 React 项目模板,这给开发者带来了新的挑战。
当前状况分析
在 .NET 8 及更高版本中,微软不再提供官方的 React 项目模板作为 .NET SDK 的一部分。这一变化影响了所有平台上的开发者,包括 macOS 用户。主要原因是这些前端框架的更新迭代速度远快于 .NET 的发布周期,导致模板容易过时。
解决方案
对于仍需要使用 React 与 ASP.NET Core 结合的开发者,可以采用以下方法:
-
使用 .NET 8 预览版模板
虽然官方不再维护,但开发者可以安装 .NET 8 预览版的 SPA 项目模板包。这个模板包包含了 React 项目模板,可以满足基本开发需求。 -
手动设置项目结构
更灵活的方式是分别创建 ASP.NET Core 后端项目和 React 前端项目,然后手动配置两者的集成。这种方式虽然需要更多初始工作,但提供了更大的灵活性。
具体实施步骤
方法一:使用 .NET 8 预览模板
-
安装模板包:
dotnet new install Microsoft.DotNet.Web.Spa.ProjectTemplates.8.0::8.0.0-preview.6.23329.11 -
创建新项目:
dotnet new react -o my-react-app -
进入项目目录并运行:
cd my-react-app dotnet run
方法二:手动配置项目
-
创建 ASP.NET Core Web API 项目:
dotnet new webapi -o MyBackend -
在项目目录中创建 React 应用:
npx create-react-app client-app -
配置 ASP.NET Core 服务静态文件:
- 修改 Program.cs 文件
- 添加静态文件中间件
- 配置开发环境下的代理
-
设置开发工作流:
- 配置同时运行后端和前端开发服务器
- 设置 API 代理以避免 CORS 问题
最佳实践建议
-
项目结构
推荐将前端和后端代码放在同一个解决方案但不同的项目中,保持清晰的分离。 -
开发环境配置
使用 dotnet watch 和 React 的热重载功能提高开发效率。 -
生产部署
对于生产环境,建议将 React 应用构建为静态文件,由 ASP.NET Core 托管。 -
状态管理
考虑使用 Redux 或 React Context API 管理应用状态,与后端 API 清晰分离。
替代方案
如果上述方法不能满足需求,开发者还可以考虑:
- 使用独立的 React 前端项目,通过 REST API 或 GraphQL 与后端通信
- 采用 Blazor 作为前端框架,它由微软官方维护并提供更好的 .NET 集成
- 探索其他跨平台开发工具链,如 VS Code 扩展和插件
总结
虽然官方不再提供 React 项目模板,但 macOS 开发者仍有多种方式可以创建 ASP.NET Core 与 React 结合的应用。根据项目需求和团队熟悉程度,可以选择使用旧版模板或手动配置项目结构。随着 .NET 生态的发展,开发者需要适应这种模块化的开发方式,灵活组合不同的技术栈。
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