• 记录一次坑 | 包版本不一致产生的问题的排查过程


    记录一次坑

    【此为单纯项目bug记录,和前辈一起探讨并解决了,发出来一方面是定期记录一下,另一方面也为以后遇到这种玄学问题😂提供一种排查思路】

    【用到的框架】

    umi+antd

    【起因】

    我和前辈都提交并拉取了仓库的最新代码,但我和他的界面展示竟然有几个地方是不一样
    在这里插入图片描述

    【起疑】

    初步怀疑是环境依赖的区别,但具体到底是哪个包导致的不同呢?明明拉取了package.json为最新内容了还会有版本不一致问题?
    不管了,既然是安装包不一样,那就重新安装一下,启动planA

    【planA】

    删除node_modules并重新yarn安装
    结果:无效😓

    什么情况?难道不是包的问题?仔细看了一下,突然想到了可能是yarn.lock文件在作妖,把版本号给锁住了

    没办法,planB吧

    【planB】

    删除node_modules和yarn.lock并重新安装
    结果:无效😓

    ???
    在这里插入图片描述
    为啥还不行???

    重新观察,发现还有个.umi文件,以前有被这个东西坑过,要强刷的时候需要先把它删了。

    害,再来一次吧,planC

    【planC】

    删除node_modules和yarn.lock和.umi并重新安装,启动报错,重启yarn run start
    结果:成功了😆好耶

    问题解决,果然是依赖包的问题,但具体到底是哪个包导致的不同呢?
    由于不同的地方用的都是ant-design,且没有用到其他插件
    对比一下两次的yarn.lock文件
    发现果然是因为antd-design版本不一致导致的不同

    【好耶】

    最终我俩用了同一份yarn.lock文件并重新安装了插件就解决啦

    以后遇到这种包不一致,重新安装还不行的问题,可以先从.lock和.umi文件来看看😂

  • 相关阅读:
    开发者高评分IDE工具盘点
    怎么使用Java运算符和JShell脚本工具
    【FreeSwitch开发实践】使用SIP客户端Yate连接FreeSwitch进行VoIP通话
    他山之石,可以攻玉, 改造fasthttp实现高性能网络通信
    深度学习(PyTorch)——循环神经网络(RNN)基础篇五
    RHCSA学习笔记(01)
    STM32 J-LINK
    20230922 比赛总结
    【微服务容器化】第四章-Docker应用部署
    【重装系统的血泪史
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44258574/article/details/126664248