创建Express站点的指令问题

本文详细介绍了如何在Node.js环境中使用Express框架进行Web开发,包括安装不同版本的Express、命令工具的使用、创建和运行Express站点的过程。重点讨论了从旧版本Express升级到新版本时遇到的问题及解决方案,强调了全局安装Express-generator的重要性,以及如何使用npm命令启动应用。最后总结了Express框架的基本使用流程,提供了一站式的开发指导。

Express是Node.js的一个轻量级Web框架,例如路由和是涂层的常用模式在Express框架中已经处理,用已有框架即在稳定、已测试的代码上编程,可以加快开发速度。当前最主流的当属Java轻量级集成Web框架(Struts+Spring+Hibernate),其他一些著名的Web框架:

  • Django(Python)
  • Ruby on Rails(Ruby)
  • Sinatra(Ruby)
  • CodeIgniter(PHP)
  • Zend(PHP)
本文总结的是Express的指令使用问题。

在使用npm(Node Package Manager,Node.js的包管理器,类似于Ruby中的RubyGems、Python中的pip、PHP中的PEAR)安装旧版本的模块Express(如3.5.0)时,
  • F:\Node.js>npm install -g express@3.5.0   
注意:这里采用的是全局安装(-g),而非本地安装(无-g)。获取全局安装的目录可以用     
         
即安装在AppData的目录下,而本地安装则是安装到node_modules的目录下。全局安装不需要修改系统环境变量,本地安装则要修改。
然后,可以依次用以下指令一次创立Express站点(工程文件夹),以及运行Express所需的依赖模块,最后运行应用程序app.js,打来浏览器可以访问由Express服务的基础网站:
  • express test
  • cd test && npm install
  • node app.js
            

(注意:如果运行前不npm install, 工程文件找不到node_modules,运行会出错。)


那么现在问题来了……
在新版本的Express(4.9.0),cmd报错“express,不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。” 
            

因为新版本分离了命令工具,无法直接使用express XX来创建站点。

决方法,继续安装命令工具generator,
  • F:\node.js\test>npm install -g express-generator  
              


安装完express-generator后可以使用express命令了,例如可以用命令 express -V 查看版本:
            

随后对于站点的创建、添加依赖模块(npm install)和之前一样,不过运行时不再使用node app.js(使用不会有响应),而是使用 npm start!
         


最后通过本机端口3000(http://127.0.0.1:3000/)访问到站点,获取Express基础服务的网页:

                      
最后总结:
  1. 安装完express模块后(简单起见采用全局安装),还要安装express-generator才能用express指令
  2. 要在工程目录下安装依赖模块才能运行,npm install
  3. 运行ap不再用node XX.js,而是npm start
Reference:
1. https://github.com/strongloop/express
2. http://jingyan.baidu.com/article/922554468a3466851648f419.html
3. http://blog.youkuaiyun.com/mcpang/article/details/26612865
4. 《Node.js入门经典》, Gerge Ornbo, 2013

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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