React Native环境配置

本文档详细介绍了React Native开发的环境配置流程,包括必备工具的安装如Homebrew、Node.js、React Native CLI等,以及Xcode的版本要求。文中还提供了如何创建并运行React Native项目的步骤,并推荐了一些提升开发效率的工具。

一、环境要求

  • Homebrew
    一个Mac OS下的一个包管理工具(Homebrew简介和基本使用

     /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
    
  • Node环境
    使用Homebrew安装Node.js

     $ brew install node
    
  • React Native的命令行工具
    使用React Native命令行工具可以让你更快捷方便的创建和初始化项目工程。

     $ npm install -g react-native-cli
    
  • Xcode
    Xcode 7.0或以上版本. 在这里你可以下载xcode. 安装xcode的同时也会安装git。

二、推荐安装工具

  • Watchman

Watchman是Facebook出品的一款查看文件系统改变的工具。推荐安装使用。

	$ brew install watchman
  • Nuclide

Nuclide是Facebook提供的一款React Native开发、运行、和调试都一流的集成开发工具。
你可以在这里开始学习使用它.

三、创建一个React Native项目并运行

  • 环境配置完成,你就可以创建一个React Native项目了。

     $ react-native init <ProjectName>
    
  • 运行项目

     $ cd <ProjectName>
     $ react-native run-ios
    
  • 注意

运行项目时,你可能会遇到一些配置问题,你可以参考ReactNative环境配置问题看有没有你遇到的问题。

四、编写项目

对于iOS平台,你可以直接使用Nuclide打开index.ios.js,然后开始编辑了。
如果在模拟器中,可以直接使用 ⌘-R 运行新的改动。

五、参考

六、相关

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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