前端架构: 脚手架通用框架封装之脚手架注册和命令注册开发(教程二)

封装一个自己的前端脚手架cli工具(一) 封装一个自己的前端脚手架cli工具。 阅读详情

脚手架注册和命令注册


1 )脚手架的注册

  • 接上文,仍旧在 abc-cli 项目中
  • 参考:https://blog.youkuaiyun.com/Tyro_java/article/details/136381086
  • 之前初始化的时候,使用的是 yargs, 现在我们想要使用 commander
  • 在cli包中安装 commander $ npm i commander -w @abc.com/cli
  • 进入 abc-cli/packages/cli/lib/inex.js
    const commander = require('commander');
    const { program } = commander;
    const pkg = require('../package.json');
    
    module.exports = (args) => {
      program
        .name(Object.keys(pkg.bin)[0])
        .usage('<command> [options]')
        .version(pkg.version)
        .option('-d, --debug', '是否开启调试模式', false)
    
      program.parse(process.argv)
    }
    
  • 在 cli 目录下执行 $ abc-cli -V 验证可以正确输出版本
  • 这样脚手架注册的默认流程实现了

2 )命令的注册

  • 接着写这个程序

    const commander = require('commander');
    const { program } = commander;
    const pkg = require('../package.json');
    
    module.exports = (args) => {
      program
        .name(Object.keys(pkg.bin)[0])
        .usage('<command> [options]')
        .version(pkg.version)
        .option('-d, --debug', '是否开启调试模式', false)
    
      // 这里注册命令
      program
        .command('init [name]')
        .description('init project')
        .option('-f, --force', '是否强制更新', false)
        .action((name, opts) => {
          console.log('init ...')
          console.log(name)
          console.log(opts)
        })
    
      program.parse(process.argv)
    }
    
  • 验证下,在cli目录执行 $ abc-cli -h, 有如下返回

    Usage: abc-cli <command> [options]
    
    Options:
      -V, --version          output the version number
      -d, --debug            是否开启调试模式 (default: false)
      -h, --help             display help for command
    
    Commands:
      init [options] [name]  init project
      help [command]         display help for command
    
    • 可以看到 Commands 栏多了 init 命令
  • 在cli目录下,执行 $ abc-cli init 666 -f,可看到

    init ...
    666
    { force: true }
    
    • 这里,name 和 opts 都拿到了,说明命令都注册成功了

封装 commander方法

  • 上述commander的使用比较随意,commander是一个比较综合的框架

  • 想要更好使用commander的API, 将commander二次封装很有必要

  • 创建一个新的包,叫做 command,在 abc-cli 目录下,执行 $ lerna create command

    • name 填入 @abc.com/command
    • entry point 填入 lib/index.js
  • 之后,abc-cli/packages/command/lib/command.js 改名叫 index.js

  • 现在来修改编写这个 index.js

    class Command {
      constructor(instance) {
        if (!instance) {
          throw new Error('command instance must exists!')
        }
        this.program = instance;
        this.program
        .command('init [name]')
        .description('init project')
        .option('-f, --force', '是否强制更新', false)
        .action((name, opts) => {
          console.log('init ...')
          console.log(name)
          console.log(opts)
        })
      }
    
      get command() {
        throw new Error('command must be implements')
      }
    }
    
    module.exports = Command;
    
  • 现在注册另一个包,叫做 init, 用于初始化 xx,

  • 在 abc-cli 目录下,执行$ lerna create init

    • name 填入 @abc.com/init
    • entry point 填入 lib/index.js
  • 之后,abc-cli/packages/init/lib/init.js 改名叫 index.js, 并编辑如下

    // 先搭建好结构
    const Command = require('@abc.com/command')
    
    class InitCommand extends Command {
      // 这个方法必须自行实现,否则走默认会报错
      get command() {
        return 'init [name]'
      }
    }
    
    function Init(instance) {
      return new InitCommand(instance);
    }
    
    module.exports = Init;
    
  • 编写好了之后,因为 init包需要 command 包

    • 在 abc-cli 目录下,执行 $ npm i @abc.com/command -w packages/init
  • 同样,cli 包也需要 init 包,如下

    • 在 abc-cli 目录下,执行 $ npm i @abc.com/init -w packages/cli
  • 现在编辑 abc-cli/packages/cli/lib/index.js

    const commander = require('commander');
    const createInitCommand = require('@abc.com/init');
    const { program } = commander;
    const pkg = require('../package.json');
    
    module.exports = (args) => {
      program
        .name(Object.keys(pkg.bin)[0])
        .usage('<command> [options]')
        .version(pkg.version)
        .option('-d, --debug', '是否开启调试模式', false)
    
      createInitCommand(program); // 注册命令
    
      program.parse(process.argv)
    }
    
  • 在 abc-cli 目录下,执行 $ abc-cli init sss, 返回

    init ...
    sss
    { force: false }
    
  • 目前,对 commander 的改造已经看到了初步的成果

  • 在 abc-cli/packages/command/lib/index.js Command 类中

  • 实现了 对 command 这个 API 的约束,如果子类不实现,则会报错,

  • 同样,对 description 这个 API 也同样可以约束

  • 下面就集中再次进行改造

    // packages/command/lib/index.js 中的 Command 类的 constructor 改造
    constructor(instance) {
      if (!instance) {
        throw new Error('command instance must exists!')
      }
      this.program = instance;
      const cmd = this.program.command(this.command);
      cmd.description(this.description);
      // 这里插入两个钩子函数
      cmd.hook('preAction', () => {
        this.preAction();
      })
      cmd.hook('postAction', () => {
        this.postAction();
      })
    
      // 处理 option, 并支持多个 option
      if (this.options?.length > 0) {
        this.options.forEach(option => {
          cmd.option(...option);
        })
      }
      cmd.action((...params) => {
        this.action(params);
      })
    }
    
    // packages/command/lib/index.js 中的 Command 类中添加
    get description() {
      throw new Error('description must be implements')
    }
    get options() {
      return [];
    }
    // 这里没有get
    action() {
      throw new Error('action must be implements')
    }
    preAction() {
      // empty
    }
    postAction() {
      // empty
    }
    
    // packages/init/lib/index.js 中添加
    get description() {
      return 'init project'
    }
    get options() {
      return [
        ['-f, --force', '是否强制更新', false],
        ['-d, --debug', '是否调试模式', false],
      ]
    }
    // 注意这里没有 get 修饰
    action([name, opts]) {
      console.log('init ...')
      console.log(name)
      console.log(opts)
    }
    preAction() {
      console.log('pre');
    }
    postAction() {
      console.log('post');
    }
    
  • 在 abc-cli 下执行 $ abc-cli init sd, 查看返回

    pre
    init ...
    sd
    { force: false, debug: false }
    post
    
  • 这类开发模式,会带给你完全不同的开发体验

  • 到目前,我们已经把这个 command 脚手架框架作为我们脚手架的一部分来协助我们开发脚手架

1. 封装自己的脚手架 2.创建代码模块 1.mkdir td-ai-cli 2.npm init -y 3.mkdir generators/app/index.js 模版文件: 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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qq_32470361的博客 1053

前端脚手架的执行原理

近期两位老师私信我,想了解一下脚手架的原理,今天跟着自己浅显的理解,以vue脚手架在windows系统上的执行为例做个分析,希望能帮到各位理解。 正题之前,先说几个概念 脚手架的本质:运行在操作系统上node客户端里的可执行程序。 脚手架做了哪些工作?一般脚手架的工作内容主要包括三方面: 创建项目+通用代码: 埋点、http请求、工具方法、组件库。 git操作: 创建仓库、代码冲突、远程代码同步、创建版本、发布打tag。 构建+发布上线: 依赖安装和构建、资源上传CDN、域名绑定、测试\正是服务

u598975767的专栏 874

自定义脚手架封装

确定命令行交互方式选用合适的命令行工具库,如。安装它。在index.js中引入commander,并定义脚手架的命令和参数。例如,若脚手架用于创建项目,可定义create命令,像program.command('create <project - name>').description('Create a new project').action((projectName) => { /* 执行创建项目的逻辑 */ });功能逻辑设计若涉及模板渲染,考虑使用模板引擎库,如ejs在index.js。

2401_89097888的博客 723

前端架构师实战一:从零搭建 Lerna 多包仓库与脚手架 core 内核

bin 入口 → root 降级 → 入参解析 → 环境检查 → 版本自检 → 命令注册,并通过--debug看到了 verbose 级日志逐层流动,验证了更新检查真的连上了华为云 registry(发现最新版 1.1.6,说明该包确实发布过、检查逻辑真实可用)。Lerna 8 与 npm workspaces 的组合,让多包之间用符号链接互相引用,开发时改动即生效;npm link后imooc-cli成为全局命令,任何目录下都可调用。整套内核最大的价值是"可插拔":后续每增加一个业务命令,只需要在。

cpyaxjq的博客 607

spring boot+vue个人博客三:搭建前端vue整合element ui脚手架

系列大纲 第一章:(后端)搭建spring boot脚手架:https://blog.youkuaiyun.com/grd_java/article/details/107452826 第二章:权限整合shiro+jwt,完成后端接口:https://blog.youkuaiyun.com/grd_java/article/details/107481570 第三章:搭建前端vue整合element ui脚手架: 我在17素材网下载了一套模板,之后会完全从零开发 1、使用sass写一套c...

殷志鹏的博客 1440

命令行集成工具开发及分布式路由recdi-cli前端脚手架实例

在前端开发工程中,实现项目自动化和工程化越来越重要,而每次搭建前端项目的时候,很多文件都源自复制粘贴,这是一些重复的工作。虽然现在已经有了很多大的脚手架生成工具,像create-react-app, vue-cli,但是这些工具生成的脚手架可能和我们的业务场景相差较远,生成过后还需要手动更改,也是比较麻烦的,另外,对于自己封装的脚手架可以加入定制的东西,对于开发团队而言,扩展性较强。 前端脚手架...

前端361 300

前端笔记 --- vue框架

前端 笔记 vue2 框架 基础学习

JIU-W的博客 2030

马上元旦节了,手写一个《前端脚手架》庆祝一下 !

基于(前端)、(后端)、pnpm提效:一条命令生成前后端一体化项目,无需手动配置技术栈和实现基础功能;规范:固化项目结构、代码规范和最佳实践,确保团队开发风格统一;灵活:支持交互式配置,可根据需求开启 / 关闭部分功能,适配不同场景;易维护:模板与脚手架分离,便于后续迭代更新,不影响已生成的项目。通过该脚手架,开发者可快速聚焦业务开发,无需在项目搭建和基础配置上耗费时间准备工作:完善、本地测试、编写文档、清理无用文件;环境配置:切换 npm 官方源、登录 npm 账号;;

一个人几乎可以在任何他怀有无限热忱的事情上成功 970

前端架构师-week3-脚手架执行准备过程实现

前端架构师-week3-脚手架执行准备过程实现

chengbo_eva的博客 651

快速搭建前端页面并与后端交互

快速搭建前端页面并与后端交互

weixin_45565886的博客 5703
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Wang's Blog
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