首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

SvelteKit适配器-静态:支持增量构建,允许仅生成特定页面,而不是整个站点

SvelteKit 适配器 - 静态:支持增量构建

基础概念

SvelteKit 是一个用于构建高性能 Web 应用的框架,它结合了 Svelte 的编译时优化和现代 Web 开发的最佳实践。SvelteKit 的适配器(Adapters)是其核心功能之一,用于将 SvelteKit 应用部署到不同的环境,如服务器、静态站点托管服务等。

静态适配器(Static Adapter)是其中一种适配器,它允许你将 SvelteKit 应用生成为静态文件,这些文件可以直接托管在 CDN 或任何静态文件服务器上。

优势

  1. 高性能:静态站点加载速度快,因为所有资源都是预先生成的。
  2. 安全性:静态站点没有服务器端逻辑,减少了安全漏洞的风险。
  3. 成本效益:静态站点托管通常比传统服务器托管更便宜。
  4. 增量构建:只生成特定页面,而不是整个站点,节省时间和资源。

类型

SvelteKit 的静态适配器目前支持以下几种类型:

  • @sveltejs/adapter-static
  • @sveltejs/adapter-vercel
  • @sveltejs/adapter-netlify

应用场景

  • 个人博客:适合内容不经常更新的个人博客。
  • 文档网站:如 API 文档、项目文档等。
  • 小型应用:如简单的表单提交、数据展示等。

增量构建

增量构建允许你只生成特定页面,而不是整个站点。这对于大型应用尤其有用,因为它可以显著减少构建时间和资源消耗。

如何实现增量构建

在 SvelteKit 中,增量构建可以通过配置 svelte.config.js 文件来实现。以下是一个示例配置:

代码语言:txt
复制
// svelte.config.js
import adapter from '@sveltejs/adapter-static';
import preprocess from 'svelte-preprocess';

/** @type {import('@sveltejs/kit').Config} */
const config = {
  preprocess: preprocess(),
  kit: {
    adapter: adapter({
      pages: 'build',
      assets: 'build',
      fallback: null
    }),
    files: {
      assets: 'static',
      hooks: 'src/hooks',
      lib: 'src/lib',
      routes: 'src/routes',
      serviceWorker: 'src/service-worker',
      template: 'src/template.html'
    }
  }
};

export default config;

在这个配置中,adapter 部分指定了静态适配器的配置选项。fallback: null 表示不生成默认的 404 页面,而是根据路由动态生成。

遇到的问题及解决方法

问题:增量构建没有生效

原因:可能是配置文件中的 adapter 部分没有正确设置,或者 files 部分没有正确指定路由。

解决方法

  1. 确保 svelte.config.js 文件中的 adapter 部分正确配置了静态适配器。
  2. 检查 files 部分中的 routes 路径是否正确。
代码语言:txt
复制
// 确保 routes 路径正确
files: {
  routes: 'src/routes'
}
  1. 清除缓存并重新构建项目。
代码语言:txt
复制
npm run clean
npm run build
参考链接

通过以上配置和解决方法,你应该能够成功实现 SvelteKit 的增量构建功能。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Thoughtworks 第27期技术雷达——语言和框架象限选编

    KotestKotest(原名 KotlinTest)是 Kotlin 生态中的一个独立测试工具,它在我们的团队各式各样的 Kotlin 实现(原生、 JVM 或 JavaScript)中越来越受到关注。Kotest 的主要优点是它提供了丰富的测试风格来搭建测试套件,其中还有一套全面的匹配器,可以帮助你使用优雅的内部领域专用语言(DSL)编写表达式测试用例。Kotest 除了支持基于属性的测试 之外,我们团队也看好它可靠的 IntelliJ 插件和支持社区。我们的许多开发者将它列为首选并推荐那些仍在 Kotlin 中使用 JUnit 的开发者考虑切换到 Kotest。 React QueryReact Query 通常被描述为 React 缺失的数据获取库。获取,缓存,同步和更新服务器状态是许多 React 应用程序常见的需求,尽管这些需求易于理解,但众所周知,正确地实现这些需求非常困难。React Query 提供了一种基于 hooks 的更直接的方式。它与现有的基于 promise 机制的异步数据获取库协同工作,如 axios、Fetch 和 GraphQL。作为应用程序开发人员,你只需要传递一个解析数据的函数,其余的事情可以留给框架完成。该工具开箱即用,但也可以按需进行配置。它的开发者工具也能帮助刚接触此框架的开发人员理解其工作原理,遗憾的是,其开发者工具尚不支持 React Native。对于 React Native,你可以使用第三方开发者工具插件 Flipper。基于我们的经验,React Query 的第三版为我们的客户提供了生产环境所需的稳定性。

    01

    SpringMVC工作原理(比较详细哦)「建议收藏」

    1.用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet(也叫中央处理器). 2.DispatcherServlet收到请求调用HandlerMappering处理器映射器 3.处理器映射器找到具体的处理器(可以根据xml配置、注解进行查找),生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet. 4.DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器。 5.HandlerAdapter经过适配调用具体的处理器(Controller,也叫后端控制器)。 6.Controller执行完成返回ModelAndView. 7.HandlerAdapter将controller执行结果ModelAndView返回给DispatcherServlet. 8.DisPatcherServlet将ModelAndView传给ViewReslover视图解析器。 9.ViewReslover解析后返回具体View. 10.DispatcherServlet根据View进行渲染视图(即将模型数据填充至视图中)。 11.DispatcherServlet响应用户。 组件说明: 以下组件通常使用框架提供实现:

    04

    Android开发笔记(一百七十二)第二代翻页视图ViewPager2

    正如RecyclerView横空出世取代ListView和GridView那样,Android也推出了二代翻页视图ViewPager2,打算替换原来的翻页视图ViewPager。与ViewPager相比,ViewPager2支持更丰富的界面特效,包括但不限于下列几点: 1、不但支持水平方向翻页,还支持垂直方向翻页; 2、支持RecyclerView.Adapter,允许调用适配器对象的notifyItem***方法,从而动态刷新某项视图; 3、除了当前页,也支持展示左右两页的部分区域; 4、支持在翻页过程中展示自定义的切换动画; 虽然ViewPager2增加了这么棒的功能,但它用起来非常简单,掌握下面几个方法就够了: setAdapter:设置二代翻页视图的页面适配器。 setOrientation:设置二代翻页视图的翻页方向。其中ViewPager2.ORIENTATION_HORIZONTAL表示水平方向,ViewPager2.ORIENTATION_VERTICAL表示垂直方向。 setPageTransformer:设置二代翻页视图的页面转换器,以便展示切换动画。 接下来利用循环适配器搭配二代翻页视图,演示看看ViewPager2的界面效果。注意RecyclerView与ViewPager2拥有各自的AndroidX库,故需修改模块的build.gradle,在dependencies节点内部补充以下两行依赖配置:

    03

    每日论文速递 | 用于参数高效微调的小型集成LoRA

    摘要:参数高效微调(PEFT)是一种流行的方法,用于裁剪预训练的大型语言模型(LLM),特别是随着模型规模和任务多样性的增加。低秩自适应(LoRA)基于自适应过程本质上是低维的想法,即,显著的模型变化可以用相对较少的参数来表示。然而,与全参数微调相比,降低秩会遇到特定任务的泛化错误的挑战。我们提出了MELoRA,一个迷你合奏低秩适配器,使用较少的可训练参数,同时保持较高的排名,从而提供更好的性能潜力。其核心思想是冻结原始的预训练权重,并训练一组只有少量参数的迷你LoRA。这可以捕获迷你LoRA之间的显著程度的多样性,从而促进更好的泛化能力。我们对各种NLP任务进行了理论分析和实证研究。我们的实验结果表明,与LoRA相比,MELoRA在自然语言理解任务中的可训练参数减少了8倍,在指令跟随任务中的可训练参数减少了36倍,从而实现了更好的性能,这证明了MELoRA的有效性。

    01

    Nat. Biotechnol.| BioCypher推动生物医学知识表征大一统

    今天我们介绍由海德堡大学医学院的Sebastian Lobentanzer等学者发表在Nature Biotechnology上的工作。在所有研究人员之中,标准化的生物医学知识表征是一项难以克服的任务,它阻碍了许多计算方法的有效性。为了促进知识表征的协调和互操作性,该工作将知识图谱创建的框架标准化。本文提出的BioCypher实现了这一标准化,这是一个FAIR(可查找、可访问、可互操作、可重用)框架,可以透明地构建生物医学知识图谱,同时保留源数据的来源。将知识映射到生物医学本体有助于平衡协调、人类和机器可读性以及对非专业研究人员的易用性和可访问性的需求。本文展示了该框架在各种用例中的有用性,从维护特定于任务的知识存储,到生物医学领域之间的互操作性,再到为联邦学习按需构建特定于任务的知识图。

    03
    领券