前端 搭建一个简单的脚手架

本文介绍如何搭建并发布自己的npm脚手架项目。包括注册npm账号、准备模板项目、配置package.json、创建cli.js及command文件等步骤,并指导如何发布到npm及使用。

搭建一个自己的脚手架

准备工作

  • 注册一个npm账号
  • 准备脚手架模板项目(可以挂在在github 或 自己的git服务器上面)

开始

  • 创建一个空文件夹
  • 执行
npm init -y

2 修改package.json中文件

{
  "name": "with-cli",
  "version": "1.2.0",
  "description": "",
  "license": "ISC",
  ...
  "main":"index.js",//  删除
  "scripts": {}, 	//  删除
  "url": "https://github.com/xxxxxx.git", // 添加  自己的项目克隆地址,好管理
  "bin": { 							  // 添加
    "with-cli": "bin/cli.js"
  },
  ...
}

新建 bin/cli.js
为了好管理 这个是统一处理文件,定制化需求代码都按照后面的 create 文件 参照即可

 #!/usr/bin/env node

const { Command } = require("commander");
const { name, version } = require("../package.json");
const commands = require("../command/index.js");
const program = new Command();

program.name(name).version(version);

// 创建命令
Reflect.ownKeys(commands).map((name) => {
  const { params, alias, action, description } = commands[name] || {};
  program
    .command(`${name} ${params || ""}`)
    .alias(alias)
    .description(description)
    .action((...args) => {
      typeof action === "function" && action(...args);
    });
});

program.parse(process.argv);

创建 command/create.js

// create.js
const { exec } = require("child_process");
const { url } = require("../package.json"); // 这是模板项目的仓库地址

function createAction(name) {
  // 克隆项目
  exec(`git clone ${url} ${name}`, (error, stdout, stderr) => {
    if (error) {
      console.log(error);
      process.exit();
    }
    console.log("Success");
    process.exit();
  });
}
const create = {
  alias: "c",
  params: "<project-name>",
  description: "create a new project",
  action: createAction,
};

module.exports = create;

创建 command/index.js 统一导出

// index.js
const create = require("./create.js");
 
module.exports = {
  create, 
};

发布到 npm

npm login   // 按提示完成登录 
npm publish   // 发布

安装并使用

npm i with-cli -g  // 全局安装刚刚发布的脚手架
with-cli -V   // 查看版本   
with-cli create hello-world   // 执行 create

FAQ

  • 发布时注意重名问题,建议先在npm中搜索看是否已有同名
搭建一个项目脚手架或模型脚手架是软件开发和机器学习建模中常见的任务,目的是为后续的开发工作提供一个标准化、可扩展的基础框架。以下是针对不同场景的详细指南。 ### 3.1 软件开发中的项目脚手架 在软件开发中,项目脚手架通常包括模块划分、依赖管理、分层架构设计等内容。以下是一个典型的 Spring Boot 项目的脚手架搭建步骤: #### 模块划分 - **父工程(scaffold-parent)**:负责管理所有子模块的依赖版本和公共配置,确保统一性和一致性。 - **通用工具模块(scaffold-common)**:包含全局异常处理、工具类、Swagger 配置、Redis 模板、公共 DTO/枚举等通用功能。 - **网关模块(scaffold-gateway)**:实现路由转发、JWT 鉴权、限流、跨域处理等功能。 - **认证中心模块(scaffold-auth)**:负责用户登录、权限校验、RBAC 模型实现等安全相关功能。 - **业务服务模块(如 scaffold-user)**:具体业务逻辑的实现,例如用户管理、订单管理等。 - **前端模块(如 scaffold-admin-ui)**:后台管理系统的前端部分,通常使用 Vue 或 Ant Design Pro 等技术栈。 #### 分层架构设计 以 `scaffold-user` 模块为例,常见的分层架构包括: - **Controller 层**:负责接收 HTTP 请求并返回响应。 - **Service 层**:处理核心业务逻辑。 - **Repository 层**:与数据库交互,进行数据持久化操作。 - **DTO(Data Transfer Object)**:用于在不同层之间传递数据。 - **Entity**:对应数据库表的实体类。 #### 依赖管理 通过 Maven 或 Gradle 进行依赖管理,确保各个模块之间的依赖关系清晰且易于维护。父工程中定义公共依赖及其版本号,子模块只需引入所需的依赖即可。 ### 3.2 机器学习建模中的模型脚手架 在机器学习领域,模型脚手架搭建主要包括数据预处理、特征工程、模型训练、评估与部署等环节。以下是详细的步骤: #### 数据预处理 - **数据清洗**:去除缺失值、异常值,处理重复数据。 - **数据标准化**:对数据进行归一化或标准化处理,以便于模型训练。 - **数据分割**:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。 #### 特征工程 - **特征选择**:选择对目标变量有显著影响的特征。 - **特征编码**:对分类变量进行独热编码或标签编码。 - **特征缩放**:对连续变量进行标准化或归一化。 #### 模型训练 - **选择算法**:根据问题类型(分类、回归、聚类等)选择合适的算法。 - **超参数调优**:通过网格搜索或随机搜索优化模型参数。 - **交叉验证**:使用 K 折交叉验证评估模型性能。 #### 模型评估 - **评估指标**:根据任务类型选择适当的评估指标,如准确率、召回率、F1 分数(分类),均方误差(回归)等。 - **可视化分析**:通过混淆矩阵、ROC 曲线、PR 曲线等工具直观展示模型性能。 #### 模型部署 - **模型保存**:将训练好的模型保存为文件格式(如 `.pkl` 或 `.h5`)。 - **API 接口**:使用 Flask 或 FastAPI 构建 RESTful API,对外提供模型预测服务。 - **容器化部署**:通过 Docker 容器化应用,便于部署和管理。 ### 3.3 示例代码 以下是一个简单的 Python 脚本,展示了如何使用 Scikit-learn 构建一个基本的机器学习模型脚手架: ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 数据加载与预处理 data = pd.read_csv('data.csv') X = data.drop('target', axis=1) y = data['target'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 模型训练 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Model Accuracy: {accuracy:.2f}") ``` ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值