Yarn安装完全指南:小白也能轻松上手

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个面向初学者的Yarn教程项目,包含:1) 分步安装指南(Windows/Mac/Linux)2) 第一个Yarn项目的创建演示 3) 常见错误解决方案 4) 交互式学习练习。要求使用简单易懂的语言,每个步骤都有详细说明和截图,最后生成一个简单的网页应用作为学习成果。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为一名刚接触前端开发的新手,最近学习React时频繁看到Yarn这个工具。经过一段时间摸索,终于搞清楚了它的基本用法。今天就把我的学习过程整理成笔记,希望能帮到同样入门的朋友们。

为什么选择Yarn

Yarn是Facebook推出的包管理工具,相比npm有以下优势:

  • 安装速度更快,采用并行下载方式
  • 生成稳定的依赖锁文件(yarn.lock)
  • 更清晰的命令行输出
  • 离线模式支持

安装Yarn前的准备

  1. 首先需要确保已安装Node.js(建议使用LTS版本)
  2. 打开终端/命令行,输入node -v和npm -v检查版本
  3. 建议先更新npm到最新版:npm install -g npm

各平台安装步骤

Windows系统
  1. 推荐使用安装包直接安装
  2. 从官网下载.msi安装包
  3. 双击运行,按向导完成安装
  4. 安装完成后重启终端
  5. 验证安装:yarn --version
Mac系统
  1. 推荐使用Homebrew安装
  2. 先安装Homebrew(如未安装)
  3. 终端执行:brew install yarn
  4. 验证安装:yarn --version
Linux系统
  1. 通过包管理器安装
  2. Debian/Ubuntu:sudo apt install yarn
  3. CentOS/RHEL:sudo yum install yarn
  4. 验证安装:yarn --version

创建第一个Yarn项目

  1. 新建项目文件夹并进入
  2. 执行:yarn init
  3. 按提示输入项目信息
  4. 完成后会生成package.json文件

添加项目依赖

  1. 安装依赖包:yarn add 包名
  2. 安装开发依赖:yarn add 包名 --dev
  3. 全局安装:yarn global add 包名

常见问题解决

  1. 权限问题:在命令前加sudo(Linux/Mac)或用管理员运行(Windows)
  2. 网络问题:配置淘宝镜像源
  3. 版本冲突:检查node和yarn版本要求
  4. 缓存问题:yarn cache clean

实际项目演示

让我们用Yarn创建一个简单网页应用:

  1. 新建项目目录
  2. 初始化项目
  3. 安装react和react-dom
  4. 创建基础组件
  5. 启动开发服务器

学习建议

  • 多练习常用命令:add/remove/list等
  • 理解package.json结构
  • 学会阅读yarn.lock文件
  • 尝试使用workspaces管理多包项目

最近发现InsCode(快马)平台对新手特别友好,不需要复杂配置就能快速创建和运行前端项目。他们的在线编辑器可以直接体验Yarn管理的项目,还能一键部署展示效果,对学习帮助很大。

示例图片

作为过来人,建议新手不要被命令行吓到。Yarn其实很容易上手,多操作几次就会越来越熟练。遇到问题可以查看官方文档或在社区提问,前端开发者都很热心帮忙解答。

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    创建一个面向初学者的Yarn教程项目,包含:1) 分步安装指南(Windows/Mac/Linux)2) 第一个Yarn项目的创建演示 3) 常见错误解决方案 4) 交互式学习练习。要求使用简单易懂的语言,每个步骤都有详细说明和截图,最后生成一个简单的网页应用作为学习成果。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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