选择包管理器不止看“装包有多快”,还要考虑一致性、磁盘占用以及团队共识。从 npm 起步没错;但到了 2025,pnpm 的体验与收益真的不容忽视。
包管理器是现代 JavaScript 开发的地基。可当主角是 npm、yarn、pnpm 三强时,选择就像站队。三者我都用过——这篇就把它们的差异、取舍场景以及我的实际选择讲清楚,便于你按团队与项目做决定。
1. 基础对比:它们共同做的事
|
工具 |
开发方 |
首发年份 |
命令 |
|
npm |
Node.js 团队 |
2010 |
|
|
Yarn |
|
2016 |
|
|
pnpm |
开源社区 |
2017 |
|
三者都会安装依赖、管理 package.json、生成锁文件;但底层机制差别很大。
2. 速度与性能
- npm (v7+):比老版本快多了,但仍会安装大量重复包。
- Yarn v1:缓存友好、速度不错;Yarn v2+(Berry) 引入 PnP,但采用度较低。
- pnpm:利用内容可寻址存储与 symlink,既省时又省空间,体感“起飞”。
✅ 结论:pnpm —— 大型项目或 monorepo 的差距尤其明显。
3. 磁盘占用
- npm / yarn:传统
node_modules结构 → 重复多。 - pnpm:全局 store + 链接 → 最小重复。
✅ 结论:pnpm —— 多项目协作能省出几个 GB。
4. 依赖解析策略
- npm:扁平化依赖树,易用,但可能掩盖不严格的依赖声明。
- Yarn:v1 略严;v2+ 的 Plug’n’Play 更严格。
- pnpm:天生更严格,鼓励更干净的依赖声明。
✅ 结论:视风格而定
- 想要更严格与“声明即事实”:选 pnpm。
- 想要更高兼容性(旧工具、遗留生态):选 npm / Yarn v1。
5. 生态兼容性
- npm:几乎“哪里都能用”。
- Yarn:支持范围也很广。
- pnpm:大多场景 OK,但少数老工具假设扁平
node_modules时可能踩坑。
✅ 结论:npm,但 pnpm 正在迅速追平。
6. Monorepo 支持
- Yarn Workspaces:成熟、常用。
- pnpm Workspaces:最快、最干净。
- npm Workspaces:加入较晚,还在演进中。
✅ 结论:pnpm —— 配置简单、性能亮眼,契合现代工具链。
7. 我的实际选择
- 个人项目 / monorepo:我更常用 pnpm。
- 面向最大兼容的客户项目 / 开源工具:选 npm 或 Yarn v1。
- 归根结底:结合团队习惯、工具成熟度与项目体量决策。
该怎么选?
|
使用场景 |
推荐 |
|
新手或小团队 |
npm (兼容面最广) |
|
Monorepo / 企业级项目 |
pnpm (更快、更现代) |
|
团队已在用 Yarn v1 |
继续用 Yarn v1 |
Bonus Tips
- 想从 npm 迁到 pnpm? → 删除
node_modules,安装 pnpm,执行pnpm install即可。 - 用 corepack(Node.js ≥ 16.10 自带)统一管理 npm / yarn / pnpm 版本。
- 在 CI 中固定包管版本,避免环境不一致。
总结
选择包管理器不止看“装包有多快”,还要考虑一致性、磁盘占用以及团队共识。从 npm 起步没错;但到了 2025,pnpm 的体验与收益真的不容忽视。
AI大模型学习福利
作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获取
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获
四、AI大模型商业化落地方案

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获
作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量
1877

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



