vue-cli系统环境变量未配置
时间: 2024-02-17 12:03:59
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如果你在使用 Vue CLI 时，系统环境变量未配置，可以通过以下方式解决：
1. 在项目根目录中创建一个 `.env.local` 文件，这个文件中可以设置全局的环境变量。如下：
VUE_APP_BASE_URL=http://localhost:3000
2. 在代码中可以通过 `process.env` 来访问环境变量，如下：
console.log(process.env.VUE_APP_BASE_URL)
请注意，`.env.local` 文件不会被 Git 所管理，这意味着不同的开发人员可以使用不同的环境变量。
如果你想要在所有的 Git 仓库中都使用同一个环境变量，可以在项目根目录中创建一个 `.env` 文件，并将环境变量设置在这个文件中，如下：
VUE_APP_BASE_URL=http://localhost:3000
请注意，这个文件中的环境变量将会应用到所有的环境中，包括开发、测试、生产等。
最后，如果你想要在系统环境变量中设置环境变量，可以参考以下步骤：
1. 在操作系统中设置环境变量，如下：
export VUE_APP_BASE_URL=http://localhost:3000
2. 在代码中可以通过 `process.env` 来访问环境变量，如下：
console.log(process.env.VUE_APP_BASE_URL)
以上就是关于 Vue CLI 系统环境变量未配置的一些解决方法。
相关问题
怎么检查和配置vue-cli的环境变量
检查和配置vue-cli的环境变量可以按照以下步骤进行：
1. 检查环境变量
在命令行中输入以下命令可以查看当前系统的环境变量：
echo $PATH
```
vue-cli 环境变量配置
Vue CLI 是一个基于 Vue.js 进行快速开发的完整系统，它提供了一套完整的脚手架工具，可以帮助开发者快速搭建 Vue.js 项目。在 Vue CLI 中，可以通过配置环境变量来实现不同环境下的配置。
Vue CLI 支持在项目根目录下创建一个 `.env` 文件，用于设置全局的环境变量。在该文件中，可以定义不同环境下的变量，例如：
VUE_APP_BASE_URL=http://api.example.com
```
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技术栈、环境、工具、软件：
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达梦数据库DM8手册大全：安装、管理与优化指南
资源摘要信息: "达梦数据库手册大全-doc-dm8.1-3-162-2024.07.03-234060-20108-ENT"
达梦数据库手册大全包含了关于达梦数据库版本8.1的详细使用和管理指南。该版本具体涵盖了从安装到配置，再到安全、备份与恢复，以及集群部署和维护等多个方面的详细操作手册。以下是该手册大全中的各个部分所涵盖的知识点：
1. DM8安装手册.pdf - 这部分内容将指导用户如何进行达梦数据库的安装过程。它可能包括对系统要求的说明、安装步骤、安装后的配置以及遇到常见问题时的故障排除方法。
2. DM8系统管理员手册.pdf - 这本手册会向数据库管理员提供系统管理层面的知识，可能包含用户管理、权限分配、系统监控、性能优化等系统级别的操作指导。
3. DM8_SQL语言使用手册.pdf - 这部分详细介绍了SQL语言在达梦数据库中的应用，包括数据查询、更新、删除和插入等操作的语法及使用示例。
4. DM8_SQL程序设计.pdf - 为数据库应用开发者提供指导，包括存储过程、触发器、函数等数据库对象的创建与管理，以及复杂查询的设计。
5. DM8安全管理.pdf - 详细介绍如何在达梦数据库中实施安全管理，可能包括用户认证、权限控制、审计日志以及加密等安全功能。
6. DM8备份与还原.pdf - 描述如何在达梦数据库中进行数据备份和数据恢复操作，包括全备份、增量备份、差异备份等多种备份策略和恢复流程。
7. DM8共享存储集群.pdf - 提供了关于如何配置和管理达梦数据库共享存储集群的信息，集群的部署以及集群间的通信和协调机制。
8. DM8数据守护与读写分离集群V4.0.pdf - 这部分内容会介绍达梦数据库在数据守护和读写分离方面的集群配置，保证数据的一致性和提升数据库性能。
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2. 库文件：文件中标注了“python 库文件”，这意味着该轮子包是为Python设计的库文件。Python库文件通常包含了特定功能的代码模块，它们可以被其他Python程序导入，以便重用代码和扩展程序功能。在Python开发中，广泛地利用第三方库可以大幅提高开发效率和程序性能。
3. matplotlib库：文件名中的“matplotlib”指的是一个流行的Python绘图库。matplotlib是一个用于创建二维图表和图形的库，它为数据可视化提供了丰富的接口。该库支持多种输出格式，如矢量图形和光栅图形，并且与多种GUI工具包集成。它的功能强大，使用简便，因此被广泛应用于科学计算、工程、金融等领域，特别是在数据分析、数值计算和机器学习的可视化任务中。
4. 版本信息：文件名中的“3.9.2”是matplotlib库的版本号。库和软件版本号通常遵循语义化版本控制规范，其中主版本号、次版本号和修订号分别代表了不同类型的更新。在这个案例中，3.9.2表示该版本为3.x系列中的第9次功能更新后的第2次修订，通常反映了库的功能完善和错误修复。
5. 兼容性标签：文件名中的“pp39”指的是使用PyPy 3.9运行时环境。PyPy是一个Python解释器，它使用即时编译（JIT）技术来提升Python程序的执行速度。而“pp73”可能指的是特定版本的PyPy解释器。此外，“macosx_10_15_x86_64”表明该库文件是为运行在苹果macOS操作系统上，支持10.15版本（Catalina）及更高版本的系统，且专为64位x86架构设计。
总结以上信息，给定的文件是一个适用于苹果macOS 10.15及更高版本的64位x86架构，且需要PyPy 3.9运行时环境的Python matplotlib库的轮子安装包。通过该文件，开发者可以快速安装并开始使用matplotlib库来创建数据图表和图形。考虑到matplotlib在数据科学、机器学习和统计分析中的广泛应用，此库文件对于希望在macOS平台上进行数据可视化的Python开发者来说是一个重要的资源。
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