2024年了,如何从 0 搭建一个 Electron 应用

本文介绍了Electron框架,一种使用Web技术开发跨平台桌面应用的方法。作者分享了从准备开发环境到使用ElectronForge模板快速创建项目的步骤,包括遇到的问题和解决方案。

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一、简介

Electron 是一个开源的跨平台桌面应用程序开发框架,它允许开发者使用 Web 技术(如 JavaScript、HTML 和 CSS)来构建桌面应用程序。Electron 嵌入了 Chromium(一个开源的 Web 浏览器引擎)和 Node.js(一个运行在服务器端的 JavaScript 运行时环境),使得开发者能够创建既具有现代 Web 应用的丰富交互性,又具备传统桌面应用的功能和性能的应用程序。

程序员每天离不开的 Visual Studio Code,以及团队协作软件 Slack,聊天社区 Discord 的客户端,都是用 Electron 开发的,虽然因为其原理,需要同时打包 node.jsChromium 在最后的软件包里,使得分发包比较大,但是 Electron 框架周边成熟度兼容性开发体验真的很棒。仍然是现在桌面端跨平台开发的首选技术之一。最近,我就利用 Electron 技术开发了一个博客客户端软件 HexoPress,开源在 GitHub。从 0 开始学习并完整体验了 Electron 开发的各个方面。

本文给大家分享,2024 年,如何从 0 开始创建一个 Electron 项目。

二、准备工作

首先你需要一个开发环境,我会使用 Mac 作为例子,如果你使用的是 Windows,我建议通过虚拟机安装 Linux,会跟在 Mac 下差不多的体验,但是在 Windows 上,相对来说不像前两者那么方便。

开始之前,你首先需要安装 Node.js 的开发环境,在 Mac 就是:

brew install node

或者,你可以使用 nvm 来管理电脑上安装的 node 环境的多个版本。本文就不介绍了。npm 也是一个必须的工具,不过安装好 node,会自动就安装了 npm

你可以登录 Electron 的官网,在文档页面,会看到一些指引。官方文档的“快速开始”,可以仔细阅读一下,这个文档重点介绍了 Electron 项目启动的最小规模,需要四个重要文件,main.

### 关于2024智驾技术初探及相关GI框架或工具 #### 自动驾驶的技术趋势 随着人工智能和机器学习的发展,自动驾驶领域正在经历快速变革。到2024,自动驾驶的核心技术主要集中在感知、决策和控制三个层面。感知层通过传感器融合实现高精度地图构建与实时环境监测;决策层则依赖深度强化学习模型来优化路径规划与行为预测;而控制层则更加注重车辆动态学建模与执行器协同控制[^1]。 #### GI(图形界面)框架的应用场景 在自动驾驶开发过程中,GI框架主要用于数据可视化、仿真测试以及人机交互等方面。以下是几个常见的GI框架及其特点: - **Qt Framework**: 提供跨平台支持,适合用于创建复杂的用户界面。其丰富的API库能够满足高性能需求下的图像渲染与事件处理功能[^4]。 - **Electron**: 虽然性能上可能不如原生应用高效,但对于需要快速迭代并希望利用Web前端技术栈的团队而言是一个不错的选择。它允许开发者使用HTML/CSS/JavaScript构建桌面应用程序[^5]。 - **Tkinter (Python)**: 如果项目规模较小或者仅作为原型验证阶段,则可以考虑采用简单易用且内置支持良好的Tkinter来进行初步界面搭建[^3]。 #### 工具推荐 针对具体任务可以选择不同的专用工具集: - 数据标注:LabelImg, CVAT. - 模拟训练:CARLA Simulator, LGSVL Simulator. - 性能评估:Autoware.Auto. ```python import cv2 as cv from tkinter import Tk, Label, Button def greet(): print("Hello!") root = Tk() label = Label(root,text="Welcome to Autonomous Driving!") button = Button(root,text="Start",command=greet) label.pack(side='top') button.pack() root.mainloop() ``` 上述代码片段展示了如何利用Python中的Tkinter模块建立一个基本窗口程序,这可用于展示简单的状态信息或其他轻量级操作提示。
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