Antd React UMI 配置优化 - 优化打包体积,提高打包速度

为了优化 UMI 项目中使用 Ant Design 的 React 组件的打包体积和提高打包速度,可以尝试以下方法:

  1. 按需加载 Ant Design:使用 babel-plugin-import 插件来实现按需加载组件。

    安装 babel-plugin-import 插件:

    
    
    
    npm install babel-plugin-import --save-dev

    .umirc.tsconfig/config.ts 文件中配置:

    
    
    
    export default {
      babelPlugins: [
        ['import', { libraryName: 'antd', style: true }], // `style: true` 表示引入样式
      ],
      // 其他配置...
    };
  2. 使用 Tree Shaking:确保你的项目中使用了 ES6 的 import/export 语法来导入组件。
  3. 使用 webpack 的 DllPluginDllReferencePlugin 预构建依赖:将常用的依赖库(如 react, react-dom, antd 等)打包成一个动态链接库(DLL),在后续构建中只需引用这个 DLL 文件,而不是每次都重新构建这些库。

    配置 DLL 插件的步骤如下:

    a. 创建一个单独的 webpack 配置文件,例如 webpack.dll.config.js

    b. 在该配置文件中使用 DllPlugin 来生成 manifest 文件和 DLL 文件。

    c. 在主要的 webpack 配置文件中使用 DllReferencePlugin 来引用 DLL 文件和 manifest 文件。

    d. 运行 webpack 构建 DLL 文件,然后正常构建应用。

  4. 优化 Babel 配置:根据项目需要配置 @babel/preset-envbabel-plugin-import 插件的选项,以减少打包体积和提高编译速度。
  5. 使用 webpack 的 cache-loader:可以缓存编译结果,加快重新编译的速度。
  6. 使用 thread-loader:可以将某些耗时的 loader 放在 worker 池中运行,从而使用多核cpu进行加速。
  7. 使用 hard-source-webpack-plugin:为模块提供中等大小的缓存,可以显著加快构建速度。
  8. 优化 Source Map:在生产环境中可以关闭或减少 source map 的大小和精确度,以加快编译速度。

这些方法可以根据项目具体情况进行组合使用,以达到优化打包体积和提高打包速度的目的。

最后修改于:2024年08月08日 19:26

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日