Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Нужна помощь в объявлении переменных среды в приложении React с использованием Yarn

Я безуспешно пытаюсь добавить переменную env в свое приложение:

  • я сделал yarn add dotenv

  • добавил файл .env в корень с URL='https://mywebsite.com'

  • добавлено в мой app.js:

    const dotenv = require("dotenv") dotenv.config() console.log(process.env.URL);

и получил undefined.

В моем package.json у меня есть "start": "./.env && react-scripts start",

И я удалил yarn.lock, чтобы он вступил в силу. Любая помощь будет оценена

reactjs npm yarnpkg environment-variables
18.06.2020

Ответы:


1

Я не знаю, есть ли у кого-то лучшее решение, но то, что сработало, было из этой темы реакция + пряжа

  1. .env и измените URL='https://mywebsite.com' на REACT_APP_URL='https://mywebsite.com
  2. console.log(process.env.REACT_APP_URL)

Надеюсь, у кого-то есть лучшее решение

18.06.2020
  • Это предпочтительный способ сделать это, вам даже не нужен dotenv, проверьте документы create-react-app.dev/docs/adding-custom-environment-variables 21.06.2020
    • 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..