cocos creator 加载自定义或者压缩文件的方式

本文详细介绍了在cocos creator中如何加载自定义或压缩文件,包括压缩思路、大体代码示例以及针对web和微信小游戏的特定修改。同时提供了所需的打包插件和注意事项,帮助开发者实现高效资源管理。

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工具

cocos creator 2.1.2
查阅代码目录:[cocos creator 2.1.2项目目录]\resources\engine
	\cocos2d\core\load-pipeline\text-loader.js
	\cocos2d\core\load-pipeline\binary-loader.js
	\resources\builtin\weapp-adapter\wx-downloader.js
	\resources\builtin\weapp-adapter\wx-fs-utils.js
	等等

起因

1. 游戏是关卡类型的
2. 关卡全部使用预制件的形式制作
3. 关卡打包的时候生成的json文件过大
4. 需要对这些文件进行压缩

代码调整思路

1. 在cocos creator中加载的大题流程是
	a. download
	b. loader
	大概这样的形式,那么只要替换调加载的函数就可以了
2. 在download中替换相应的函数
	例如: web直接替换loadJson函数 
			大概:cc.loader.addDownloadHandlers({"json":funcJsonGz});
			cc.loader.addDownloadHandlers({"gz":funcJsonGz});
		wx大需要修改wx-downloader.js中
			readFile函数
	内容大概是:
		a. 判断后缀是否json文件
		b. 使用binary加载
		c. 判断头部是否是压缩文件
		d. 进行解压或者直接返回数据

压缩思路

1. 编写插件在发布结束的时候,读取所有json后缀文件
2. 判断大小进行gz压缩写会原来的文件

压缩

这里选择的是直接对json进行压缩,文件后缀不变,使用pako库

大体代码(针对web和wx包内资源)

// utils.js web使用的加载方式, wx远程加载没有做设计考虑
"use strict";

var Uint8ArrayToString = function(uint8array){
    return new TextDecoder("utf-8").decode(uint8array);
}

//=============================================
var funcJsonGz =  function(item, callback) {
    // 根据不同情况进行判断处理否则问题多多
    var url = item.url;
    if (!CC_EDITOR && CC_BUILD && !CC_PREVIEW){
        url = url.replace(".json", ".gz");
    }
    var errInfo = 'Load binary data failed: ' + url + '';
    var xhr = cc.loader.getXMLHttpRequest();
    xhr.open('GET', url, true);
    xhr.responseType = "arraybuffer";
    xhr.onload = function () {
        var arrayBuffer = xhr.response;
        if (arrayBuffer) {
            var result = new Uint8Array(arrayBuffer);

            let outString = "";
            let uerr = null;
            //===================================
            // 判断开头的处理 是否是压缩方式
            if (result[0] == 0x1f && result[1] == 0x8b){
                try {
                    outString = pako.inflate(result, { gzip: true, to: 'string'});
            
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify的循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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