博客
关于我
Angular开发(二)-关于angular2的整体架构与大致介绍
阅读量:111 次
发布时间:2019-02-26

本文共 1364 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

Angular????????????

Angular????????????????????????????????????????Angular??????????????????

Angular???????

?Angular???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

????????

??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????

?????

Angular??????????????????????????????????????????????????????????????????

???????

Angular??????????????????????????????????????????????????????????????

???????

??? Angular ??????????????????????????????????????????????????????????????????

Angular???????

????????? Angular ????????????? Angular ?????????????

1. src

??????????????????????

1.1. app

???????????????????????

1.1.1. components

???????????????????????????????????? CSS ? TypeScript ??

1.1.2. pipes

??????????????????????????????

1.1.3. services

???????????????????????????????????????

1.1.4. pages

?????????????????????

1.2. public

????????????????????

2. typings

?????????????????????

3. tools

??????????????????????

4. e2e

?????????????????????????

5. cypress

Cypress ??????????

6. jasmine

Jasmine ??????????

7. tsconfig.json

TypeScript ?????????? TypeScript ??????

8. tslint.json

TSLint ???????????????

9. angular.json

Angular ?????????????????????????

10. package.json

??????????????

??

??? Angular?????????????????????????? Angular ????????????????????????????????????????????????????????????????????????

转载地址:http://dpvf.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
pageHelper分页工具的使用
查看>>
PageHelper:上手教程(最详细)
查看>>
PageOffice如何实现从零开始动态生成图文并茂的Word文档
查看>>
PageRank算法
查看>>
Paint类(画笔)
查看>>
paip.android 手机输入法制造大法
查看>>
Palindrome Number leetcode java
查看>>
Palo Alto Networks Expedition 未授权SQL注入漏洞复现(CVE-2024-9465)
查看>>
Palo Alto Networks PAN-OS身份认证绕过导致RCE漏洞复现(CVE-2024-0012)
查看>>
Panalog 日志审计系统 libres_syn_delete.php 前台RCE漏洞复现
查看>>
Panalog 日志审计系统 sprog_deletevent.php SQL 注入漏洞复现
查看>>
pandas :将多列汇总为一列,没有最后一列
查看>>
pandas :将时间戳转换为 datetime.date
查看>>
pandas :将行取消堆叠到新列中
查看>>
pandas DataFrame 中的自定义浮点格式
查看>>
Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
查看>>
Pandas DataFrame中的列从浮点数输出到货币(负值)
查看>>
Pandas Dataframe的日志文件
查看>>
pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
查看>>
Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
查看>>