微信小程序使用npm、miniprogram管理

news/2024/7/20 2:27:39 标签: 微信小程序, npm, 小程序
  1. 创建小程序>微信小程序基础模板
  2. 在根目录创建一个miniprogram文件夹
  3. 将pages、utils、app、sitemap.json等和源代码相关的文件移到miniprogram文件夹下。
  4. 在项目根目录打开终端 执行 npm init -y
  5. 修改配置文件project.config.json
{
	"miniprogramRoot": "miniprogram/",
	"setting": {
		"packNpmManually": true,
    	"packNpmRelationList": [
      		{
        		"packageJsonPath": "./package.json",
        		"miniprogramNpmDistDir": "./miniprogram"
		    }
	    ]
	}
}
  1. npm i @vant/weapp -S --production // 安装 vant weapp组件库
  2. 点击上方的【工具栏】构建npm,(如果出现错误,重启项目重新构建npm
  3. 使用vant weapp按钮组件
    "usingComponents": {
      "van-button": "@vant/weapp/button/index"
    }
    

http://www.niftyadmin.cn/n/5415634.html

相关文章

Python算法题集_搜索二维矩阵

Python算法题集_搜索二维矩阵 题51:搜索二维矩阵1. 示例说明2. 题目解析- 题意分解- 优化思路- 测量工具 3. 代码展开1) 标准求解【矩阵展开为列表二分法】2) 改进版一【行*列区间二分法】3) 改进版二【第三方模块】 4. 最优算法5. 相关资源 本文为Python算法题集之…

打开stable diffusion webui时,提示缺少clip或clip安装不上怎么办

在当前数字化时代,软件工具的应用已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。而在使用各种软件工具的过程中,遇到一些技术性问题也是常有的事情。比如,在打开 Stable Diffusion WebUI 这样一个功能强大的工具时,有时会遇到缺…

vue 在线预览word

1 mammoth 先找的是mammoth这个插件yarn add mammoth,版本是1,7.0 参考网上的示例使用如下: import mammoth from "mammoth"; const vHtml ref("") const readExcelFromRemoteFile (url) >{var xhr new XMLHttpRequest();xhr.open("…

【项目】仿muduo库One Thread One Loop式主从Reactor模型实现高并发服务器

本篇博客记录从0到1实现一个仿mudo库的One Thread One Loop式主从Reactor模型的高并发服务器组件。 在此之前我们要明确的是,该项目仅作为一个高并发服务器组件,因此该项目并不包含实际的业务需求处理内容。 前置知识背景 一、HTTP服务器 概念&#xf…

Pycharm的Project Structure (项目结构)

文章目录 一、Sources二、Tests三、Exeluded四、Namespace packages五、Templates六、Resources 一、Sources 源代码根目录:包含项目的主要源代码,它会在这个目录下搜索代码,然后自动补全和只能提示都通过这里的代码提供。若项目运行自定义代…

CSS补充(下),弹性布局(上)

高级选择器 1.兄弟选择器 2.同时满足 div.bg{background-color: red;}p.bg{background-color: green;}spam.bg{background-color: blue;}注:选择器中间没有空格,有明确标识的选择器写在后面 3.各种伪类的应用 3.1作为第几个子元素 选择器:nth-child…

区块链web3智能合约Solidity学习资源整理

简单说明: Solidity 是一门面向合约的、为实现智能合约而创建的高级编程语言。这门语言受到了 C,Python 和 Javascript 语言的影响,设计的目的是能在以太坊虚拟机(EVM)上运行。 Solidity中文官方文档: ht…

机器学习中的线性代数

基础知识的的复习: 线性代数——深度学习花书第二章 - 知乎 矩阵分解 特征值分解。 PCA(Principal Component Analysis)分解,作用:降维、压缩。 SVD(Singular Value Decomposition)分解,也叫奇异值分解。 矩阵分解的主要应用是:降维、聚类分析、数据预处理、低维度特征学…