icestark 微前端解决方案快速入门教程
icestark 是一款由 Ice Lab 开发的,旨在解决大型应用微前端架构需求的解决方案。它支持多样的前端框架,如 React、Vue、Angular,并且提供了一系列功能来简化微前端的实施过程,包括沙盒环境、性能优化和灵活的接入方式。
1. 项目目录结构及介绍
典型的 icestark
项目结构展示了一款应用的基础布局和配置:
.
├── editorconfig # 编辑器配置文件
├── eslintignore # ESLint 忽略文件配置
├── eslintrc.js # ESLint 配置文件
├── gitignore # Git忽略文件配置
├── prettierrc # Prettier代码格式化配置
├── README.md # 项目说明文档
├── CHANGELOG.md # 更新日志
├── LICENSE # 许可证文件
├── codecov.yml # Codecov 配置文件
├── commitlint.config.js # CommitLint 规则配置
├── package.json # 包含依赖和脚本的主配置文件
├── pnpm-lock.yaml # Pnpm 锁文件(或npm/yarn等对应的依赖锁定文件)
├── pnpm-workspace.yaml # Pnpm 工作空间配置,定义了项目的工作区结构
├── setupJest.ts # Jest 测试设置
├── tsconfig.json # TypeScript编译配置
├── website # 项目网站相关文件夹
└── [其他业务相关源码文件]
这个结构清晰地区分了配置文件与源代码。核心的配置大多集中在根目录下的几个关键文件,而业务逻辑和界面则分布在特定的业务文件夹中。
2. 项目的启动文件介绍
在 icestark 中,虽然具体的启动文件可能因应用的不同而有所差异,但通常会有一个或者多个入口点,例如在主应用(main-app
)中可能是src/App.jsx
或src/App.vue
,而对于子应用(child-app
)可能是基于React或Vue的相似命名的文件。启动流程通常由以下部分组成:
-
对于主应用,启动文件会引入
@ice/stark
相关的组件,如AppRouter
,AppRoute
,并且处理路由和子应用的注册加载。 -
子应用的启动可能更为简单,它关注于自身的渲染逻辑,并且在适配icestark时,可能会利用
registerAppEnter
和registerAppLeave
等生命周期函数来进行手动挂载和卸载。
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件:package.json 和 pnpm-workspace.yaml
-
package.json:包含了项目的元数据,如名称、版本、脚本命令、依赖等。启动命令如
npm start
通常在这里定义。 -
pnpm-workspace.yaml(或类似npm/yarn的工作空间配置):在支持工作空间的环境中,定义了项目的结构和依赖关系,允许在单一的工程内管理多个包或应用。
微前端特定配置
- 在 icestark 的上下文中,配置主要体现在如何集成到你的应用中。例如,通过在主应用中加入
@ice/plugin-icestark
插件并配置相关信息,这可能涉及修改ice.config.js
或其他配置文件来指定应用类型为框架应用 (type: 'framework'
),以及定义子应用的路径、加载模式和入口等。
示例配置片段:
在主应用的配置(可能在ice.config.js
或相关配置文件中):
import { defineConfig } from '@ice/app';
import icestark from '@ice/plugin-icestark';
export default defineConfig(() => ({
plugins: [
// 设置应用为框架应用
icestark({
type: 'framework',
}),
],
}));
并在对应位置配置子应用的信息,可能在src/app.ts
或特定配置文件里:
import { defineFrameworkConfig } from '@ice/plugin-icestark/types';
export const icestark = defineFrameworkConfig(() => ({
// ...子应用配置
}));
通过这样的配置,icestark能够管理和加载不同的微前端应用,实现大型应用的解耦与灵活管理。记得根据具体项目需求调整这些配置。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0298- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









