Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Webpack 4 — файл ввода машинописного текста

Я настраиваю свой небольшой личный проект и наткнулся на проблему с машинописным текстом и отреагировал. Когда я использую index.js в качестве точки входа, все идет нормально, но когда я использую файл .tsx, я получаю следующую ошибку:

EntryModuleNotFoundError: Entry module not found: Error: Can't resolve './src'

Я мог бы просто встать и использовать .js, но мне любопытно, почему это происходит. Подробное сообщение об ошибке указывает, что он просто ищет файлы с расширениями .wasm, .mjs, .js и .json, игнорируя то, что я ввел в разрешение: { extensions: [] }.

no extension
  Field 'browser' doesn't contain a valid alias configuration
  [path_to_project]\src\index doesn't exist
.wasm
  Field 'browser' doesn't contain a valid alias configuration
  [path_to_project]\src\index.wasm doesn't exist
.mjs
  Field 'browser' doesn't contain a valid alias configuration
  [path_to_project]\src\index.mjs doesn't exist
.js
  Field 'browser' doesn't contain a valid alias configuration
  [path_to_project]\src\index.js doesn't exist
.json
  Field 'browser' doesn't contain a valid alias configuration
  [path_to_project]\src\index.json doesn't exist

Мой файл webpack.config.js:

const path = require('path');

module.export = {
    mode: 'development',
    devtool: 'cheap-module-source-map',
    entry: {
        app: './src/index.tsx'
    },
    output: {
        path: path.resolve(__dirname, 'dist'),
        filename: 'pfgen.bundle.js'
    },
    module: {
        rules: [
            {
                test: /\.tsx?$/,
                loader: 'ts-loader',
                exclude: /node_modules/
            }
        ]
    },
    resolve: {
        extensions: ['.ts', '.d.ts', '.tsx']
    }
};

Вот репозиторий моего проекта: РЕПОЗИТОРИЙ А вот версии веб-пакетов, которые я использую:

"ts-loader": "^5.3.1",
"typescript": "^3.2.2",
"webpack": "^4.27.1",
"webpack-cli": "^3.1.2",
"webpack-dev-server": "^3.1.10"

  • пожалуйста, примите ответ @patrick-ramser, если ваша проблема была решена 08.05.2021

Ответы:


1

Замените module.export на module.exports. Только что вытащил, изменил и успешно построил с моей стороны, используя ваш репозиторий Git.

Кроме того, также добавьте /node_modules в свой .gitignore, чтобы редактор, такой как VSCode, не смотрел на этот каталог при сравнении с мастером.

Ваше здоровье!

13.12.2018
  • Благодарю вас! Это будет последнее место, где я буду искать ошибку. Теперь это работает. 13.12.2018
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..