适用于大型网络应用程序npm install.yarn install确实需要花费很多时间,主要是在一个叫做的步骤中Linking Dependencies.这里发生了什么?它是否获取依赖项的依赖项?还是完全不同的东西?在此步骤中创建了哪些文件?
我试图在package.json中指定节点引擎来接受它们8和10版本.
我试着输入这个:
"engines": {
"node": "8.x|10.x"
},
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但运行yarn结果:
引擎"节点"与此模块不兼容.预期版本"8.x | 10.x"
如果我替换为:
"engines": {
"node": "10.x"
},
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
......它有效(即没有错误).
有没有办法接受两个版本的节点引擎package.json?
我有一个正在开发的项目的lerna回购.它有几个相互依赖的包.为了简化开发,没有发布任何软件包,它们依赖于彼此的最新版本.
目录树
foo/
packages/
core/
package.json
errors/
package.json
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
富/包/核心/的package.json
{
...
dependencies: {
"@foo/errors": "*"
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我有另一个项目,bar我正在用来测试lerna项目.目前我正在使用本地file:依赖关系链接到它的依赖项:
酒吧/的package.json
{
...
dependencies: {
"@foo/core": "../foo/packages/core"
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这种方法给了我一个麻烦的世界.
yarn install在bar.Yarn遵循file:依赖关系@foo/core,看到它依赖于@foo/errors并且不了解lerna的符号链接.这导致它失败,告诉我它找不到@foo/errors.这使得为这个项目编写实际代码是次要的依赖管理.
我怎样才能做到这一点(我感觉相当简单?)项目结构工作?此时打开到lerna/yarn/npm/pnpm/shell脚本/ MS DOS.
使用npm installnpm 安装package.json. 但是看起来您在使用时需要yarn add根据https://yarnpkg.com/en/docs/cli/add指定每个包。
yarn add package-name 安装包的“最新”版本。
这不可能是正确的,对吗?
我最近在我的机器上安装了纱线,但之前使用的是npm.对于我在React中的当前项目,我想再次使用npm.
但是,如果我运行create-react-app,它是用纱线构建的.
如何切换以便使用npm创建它?
几分钟前,当我发现本地 Yarn 缓存/Users/user/Library/Caches/Yarn占用了超过 50GB 的磁盘空间时,我感到震惊。有没有搞错?为什么我的计算机上有这个 Universe 中的每个现有包?我很高兴 Yarn 宣传自己超快,但作为补偿,我不再喜欢吃那么多磁盘空间了。现在我什至明白为什么yarn cache clean需要数年才能完成它的工作。
Yarn 是否缓存特定包的所有版本?Yarn 开发团队是否有计划实施某种警告,即缓存占用大量空间并且可以清除?
我正在从 NPM 迁移到 Yarn,并且我想并行运行脚本,例如:
npm-run-all --parallel script1 script2 script3
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
它在 Yarn 中的等价物是什么?
我发现它的等价物是分别运行每个:
yarn run script1 && yarn run script2 && yarn run script3
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但我无法并行运行脚本。
如何使用多个脚本及在并行?
出于某种原因,该命令yarn正在yarn.lock使用新属性修改文件到每个依赖项:integrity.
Git差异:
+完整性sha1-zgBCgEX7t9AxwWp7 + DV4nxU2arI =
我找不到关于它的文档,所以我的问题是 - 它是什么?
那里,火花作业中"spark.yarn.executor.memoryOverhead"的值是应该分配给App的纱线还是仅仅是最大值?
apache-spark spark-streaming apache-spark-sql apache-spark-mllib
我们使用 Yarn 来安装依赖项。yarn-lock 文件在 repo 中。如果与 php 的 composer 相比,我希望当我运行时yarn install,依赖项是基于锁文件安装的,并且锁文件不会改变。
随着composer installPHP的,你总是安装每个包在任何环境下的版本相同。我不明白为什么纱线不能以类似的方式工作。
我认为yarn install锁更新太频繁,文件失去了意义,因为它实际上没有锁定版本。还是我使用了错误的命令?
yarnpkg ×9
npm ×6
javascript ×2
node.js ×2
apache-spark ×1
caching ×1
lerna ×1
npm-install ×1
package.json ×1
reactjs ×1