Source Map Explorer 使用教程
1. 项目介绍
Source Map Explorer 是一个用于分析和调试 JavaScript(或 Sass、LESS)代码膨胀的工具。它通过源映射(source maps)来确定你的缩小代码中每个字节来自哪个文件,并提供一个树状图可视化,帮助你调试代码的来源。这个工具特别适用于前端开发者,帮助他们理解打包后的代码体积,从而进行优化。
2. 项目快速启动
安装
首先,你需要全局安装 source-map-explorer:
npm install -g source-map-explorer
使用
安装完成后,你可以通过以下命令来分析你的打包文件:
source-map-explorer bundle.min.js
你也可以指定多个文件或使用通配符:
source-map-explorer bundle.min.js bundle.min.js.map
source-map-explorer bundle.min.js*
source-map-explorer *.js
输出格式
默认情况下,source-map-explorer 会将结果输出到一个临时 HTML 文件并在浏览器中打开。你也可以指定输出格式为 JSON 或 TSV:
source-map-explorer bundle.min.js --json
source-map-explorer bundle.min.js --tsv
3. 应用案例和最佳实践
案例1:分析 React 项目打包体积
假设你有一个 React 项目,你可以通过以下步骤来分析打包后的体积:
- 运行
npm run build生成打包文件。 - 使用
source-map-explorer分析打包文件:
source-map-explorer build/static/js/*.js
案例2:优化代码体积
通过 source-map-explorer 的可视化结果,你可以发现哪些文件或模块占用了大量空间。例如,如果你发现某个第三方库占用了大量空间,你可以考虑使用更轻量级的替代库,或者按需加载该库的部分功能。
最佳实践
- 定期分析:建议在每次发布前都进行一次代码体积分析,确保代码体积在可控范围内。
- 按需加载:对于大型库或组件,尽量使用按需加载的方式,减少首次加载的体积。
- 代码分割:使用 Webpack 的代码分割功能,将代码分割成多个小块,按需加载。
4. 典型生态项目
Webpack
source-map-explorer 通常与 Webpack 结合使用,帮助开发者分析 Webpack 打包后的代码体积。你可以通过配置 Webpack 的 devtool 选项来生成 source maps,然后使用 source-map-explorer 进行分析。
Create React App
如果你使用的是 Create React App,你可以直接在项目中集成 source-map-explorer。首先安装 source-map-explorer:
npm install --save source-map-explorer
然后在 package.json 中添加一个 analyze 脚本:
"scripts": {
"analyze": "source-map-explorer 'build/static/js/*.js'",
"start": "react-scripts start",
"build": "react-scripts build",
"test": "react-scripts test"
}
运行 npm run analyze 即可分析打包后的代码体积。
Babel
Babel 是一个广泛使用的 JavaScript 编译器,通常与 Webpack 结合使用。你可以通过配置 Babel 插件来生成 source maps,然后使用 source-map-explorer 进行分析。
通过这些工具和最佳实践,你可以更好地管理和优化你的前端代码体积,提升应用的性能。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。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
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00