oss 部署前端项目报错 Cannot find module ‘@/views/.....‘(require和import区别)

本文探讨了在若依框架中require和import的使用,指出在开发环境中require常用于动态加载,而在生产环境import实现路由懒加载。require是CommonJS的运行时加载,而import是ES6的静态加载方式。了解这两者的区别对于优化项目性能至关重要。

使用框架:项目使用的是若以框架前后端分离。

我们把项目下载下来后,可以看到若依框架里的这样一段代码:

export const loadView = (view) => {
  if (process.env.NODE_ENV === 'development') {
    return (resolve) => require([`@/views/${view}`], resolve)
  } else {
    // 使用 import 实现生产环境的路由懒加载
    return () => import(`@/views/${view}`)
  }
}

 这段代码的含义就是导入views文件夹下的文件。在开发环境使用的是require导入,其他环境用的是import,那么这里就涉及到了这两个导入的区别了。

require/import区别

 ES6 之前制定了一些模块加载方案中包括CommonJS,而ES6也实现了模块功能,而且相当简单。

require/exports 是运行时加载,import/export 是编译时加载

  ES6 模块不是对象,而是通过export命令显式指定输出的代码,再通过import命令输入,在静态资源编译时就加载,称为“编译时加载”或者静态加载。

  CommonJS 模块就是对象(即 module.exports 属性),输入时必须查找对象属性,该对象只有在脚本运行完才会生成,称为“运行时加载”。

解决方案:使用require导入


export const loadView = (view) => {
  // if (process.env.NODE_ENV === "development") {
  //   return (resolve) => require([`@/views/${view}`], resolve);
  // } else {
  //   // 使用 import 实现生产环境的路由懒加载
  //   return () => import(`@/views/${view}`);
  // }
  return (resolve) => require([`@/views/${view}`], resolve);
};

另一种解决方案,可以一试https://www.jb51.net/article/191769.htm

详细区别参考文章

        require和import的区别 - 知乎

        ES6 入门教程

<think>根据用户提供的引用信息,用户遇到了几个技术问题,包括Docker配置、CORS错误库版本问题。但用户当前的问题是关于解析一个特定链接的文件及用途,该链接指向一个Keras相关的.h5文件。 链接:https://labfile.oss-internal.aliyuncs.com/courses/1162/keras_play.h5 分析: 1. 链接结构:这是一个阿里云OSS(对象存储服务)的链接,路径为`/courses/1162/keras_play.h5`,表明该文件是某个课程(ID为1162)的一部分。 2. 文件扩展名:`.h5`是HDF5格式的文件,通常用于存储大型科学数据。在Keras中,HDF5格式常用于保存训练好的模型权重或整个模型(包括结构权重)。 3. 文件名:`keras_play.h5`,结合Keras,可以推测这是一个Keras模型文件,可能用于教学或演示(play)。 用途推测: 该文件很可能是某个Keras模型的预训练权重或完整模型,用于课程中的示例、练习或演示。具体用途需要根据课程内容确定,但根据文件名“play”猜测,可能是供学习者练习加载模型、进行预测或迁移学习的示例文件。 如何验证: 1. 下载文件:使用wget或curl下载该文件。 2. 加载模型:使用Keras的`load_model`函数加载该模型,然后查看模型结构。 示例代码(如果用户需要): ```python from tensorflow.keras.models import load_model # 下载文件(或在代码外下载) # !wget https://labfile.oss-internal.aliyuncs.com/courses/1162/keras_play.h5 model = load_model('keras_play.h5') model.summary() # 打印模型结构 ``` 注意:由于链接中包含`oss-internal`,该链接可能是阿里云内部使用的,外部可能无法访问。如果用户无法下载,可能需要使用课程提供的公开链接或通过课程平台获取。 根据用户提供的引用[2],之前有CORS错误,如果用户从网页前端访问该链接可能会遇到跨域问题。但直接下载(如后端下载或命令行下载)通常不受CORS限制。 如果用户需要在前端使用,需确保OSS服务端配置了CORS规则允许该网页的源(如localhost)访问,否则会报跨域错误(如引用[2]所示)。 总结:该文件是一个Keras模型文件,用于特定课程中,可能包含预训练模型,具体用途需结合课程内容,但一般用于模型加载预测演示。 生成相关问题: 考虑到用户可能对Keras模型文件的使用或相关配置问题感兴趣。 </think> ### 解析链接文件及用途 链接 `https://labfile.oss-internal.aliyuncs.com/courses/1162/keras_play.h5` 指向一个 **Keras 模型文件**(扩展名为 `.h5`),具体分析如下: #### 1. **文件类型** - **`.h5` 格式**:表示该文件使用 HDF5(Hierarchical Data Format)格式存储。这是 Keras/TensorFlow 保存模型结构权重的标准格式[^1]。 - **内容组成**:通常包含完整的模型架构(层结构、配置)训练后的权重参数。 #### 2. **文件用途** 基于路径 `/courses/1162/` 文件名 `keras_play.h5` 推断: - **教学/实验用途**:属于某课程(ID:1162)资源,可能用于: - 机器学习实践(如图像分类、文本生成等任务)。 - 模型加载与推理演示(如使用 `keras.models.load_model()` 加载模型进行预测)。 - **快速验证**:文件名中的 "play" 表明其可能是一个轻量级预训练模型,方便学生快速调用测试,无需从头训练。 #### 3. **使用示例代码** 加载模型并进行预测的 Python 示例: ```python from tensorflow.keras.models import load_model # 加载模型(需先下载文件到本地) model = load_model('keras_play.h5') # 示例:对输入数据做预测 import numpy as np input_data = np.random.rand(1, 224, 224, 3) # 假设输入为224x224 RGB图像 predictions = model.predict(input_data) print(predictions) ``` #### 4. **访问注意事项** - **跨域问题**:若在浏览器中直接通过 JavaScript 请求该文件,可能因 OSS 未配置 CORS 规则触发错误(类似引用[2]中的 `Access-Control-Allow-Origin` 问题)。 **解决方案**: - 后端代理下载(如用 Python 的 `requests` 库获取文件)。 - 或为 OSS Bucket [配置 CORS 规则](https://help.aliyun.com/zh/oss/user-guide/set-cross-domain-resource-sharing)允许域名访问。 - **链接有效性**:`oss-internal` 可能为阿里云内部专用地址,公开网络访问需确认是否存在权限限制。 ---
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