百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

基于uniapp+vue3跨端仿制chatgpt实例uniapp-chatgpt

ztj100 2025-04-08 20:50 22 浏览 0 评论

#夏日生活打卡季#

今天给大家分享一个最近研发的uniapp+vite4跨多端chatgpt聊天会话模板chatgpt-uniapp

uni-chatgpt 一款基于uniapp+vite4+uni-ui+pinia+markdown-it等技术构建的多端仿chatgpt会话模板。

使用技术

  • 开发工具:HbuilderX 3.8.4
  • 框架技术:uniapp+vue3+pinia
  • 组件库:uni-ui + uview-plus
  • 代码高亮:highlight.js^11.7.0
  • markdown组件:markdown-it
  • 本地缓存:pinia-plugin-unistorage

代码结构目录

整个项目遵循uniapp vue3语法编码开发。

经过反复调试,目前已经支持h5+小程序+App端

下面的展示一些App端演示截图。

看到这里,是不是感觉还不错,喜欢的话可以点个赞支持下哈~~

main.js配置

整个项目从一开始就奔着vue3语法编码开发。main.js中也是使用的vue3语法。

初始化uview组件库及pinia状态管理。

/**
 * 主入口配置
  */

import App from './App'
import { createSSRApp } from 'vue'

// 引入pinia状态管理
import pinia from '@/store'

// 引入uview-plus组件库
import uviewplus from '@/uview-plus'

export function createApp() {
	const app = createSSRApp(App)
	app.use(pinia)
	app.use(uviewplus)
	return {
		app,
		pinia
	}
}

App.vue获取系统状态条高度

在app.vue中获取初始化手机状态栏高度,用于自定义顶部多功能导航栏。

<script setup>
	import { provide } from 'vue'
	import { onLaunch, onShow, onHide, onPageNotFound } from '@dcloudio/uni-app'
	
	onLaunch(() => {
		console.log('App Launch')
		
		// 隐藏tabBar
		uni.hideTabBar()
		// 初始化
		initSysInfo()
	})
	
	onShow(() => {
		console.log('App Show')
	})
	
	onHide(() => {
		console.log('App Hide')
	})
	
	onPageNotFound((e) => {
		console.warn('Router Error>>', ` No match path "${e.path}" `);
		uni.redirectTo({
			url: '/pages/404/index'
		})
	})
	
	const initSysInfo = () => {
		uni.getSystemInfo({
			success: (e) => {
				// 获取手机状态栏高度
				let statusBar = e.statusBarHeight
				let customBar
				
				// #ifndef MP
				customBar = statusBar + (e.platform == 'android' ? 50 : 45)
				// #endif
				
				// #ifdef MP-WEIXIN
				// 获取胶囊按钮的布局位置信息
				let menu = wx.getMenuButtonBoundingClientRect()
				// 导航栏高度 = 胶囊下距离 + 胶囊上距离 - 状态栏高度
				customBar = menu.bottom + menu.top - statusBar
				// #endif
				
				// #ifdef MP-ALIPAY
				customBar = statusBar + e.titleBarHeight
				// #endif
				
				// 目前globalData在vue3 setup支持性不好,改为provide/inject方式
				provide('globalData', {
					statusBarH: statusBar,
					customBarH: customBar,
					platform: e.platform
				})
			}
		})
	}
</script>

vite.config.js配置

import { defineConfig, loadEnv } from 'vite'
import uni from '@dcloudio/vite-plugin-uni'
import { resolve } from 'path'
import { parseEnv } from './utils/env'

export default defineConfig(({ command, mode }) => {
	const viteEnv = loadEnv(mode, __dirname)
	const env = parseEnv(viteEnv)

	return {
		plugins: [
			uni()
		],
		
		define: {
			// 自定义环境变量
			'process.env.VITE_APPNAME': JSON.stringify('uniapp-chatgpt'),
			'process.env.VITE_ENV': env
		},

		// base: '/',
		// mode: 'development', // Default: 'development' for serve, 'production' for build

		/*构建选项*/
		esbuild: {
			// 打包去除 console.log 和 debugger
			drop: env.VITE_DROP_CONSOLE && command === 'build' ? ["console", "debugger"] : []
		},

		/*开发服务器选项*/
		server: {
			// 端口
			port: env.VITE_PORT,
			// 运行时自动打开浏览器
			open: env.VITE_OPEN,
			// 代理配置
			proxy: {
				// ...
			}
		}
	}
})

OK,今天的分享就先到这里吧。

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: