深入Tauri开发——从环境搭建到项目构建

2024-04-03 11:04

本文主要是介绍深入Tauri开发——从环境搭建到项目构建,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


深入Tauri开发——从环境搭建到项目构建

开启你的Tauri桌面应用开发之旅(续)

经过上一篇文章的基础介绍,现在让我们更进一步,详细阐述如何在Windows和macOS平台上顺利搭建Tauri应用所需的开发环境,并指导您从创建项目到打包发布全流程的操作。

Windows环境配置

C++构建工具集成

在Windows系统中,开发Tauri应用前,首要任务是确保安装了Microsoft Visual Studio C++生成工具。目前推荐的做法是下载并安装最新版的Visual Studio 2022生成工具套件,并在安装选项中勾选"C++生成工具"以及适用于项目的Windows 10 SDK组件。
在这里插入图片描述

WebView2支持

为了让Tauri应用能够展示Web内容,必须提前安装Microsoft Edge WebView2运行时。直接从微软官方网站下载并运行Evergreen Bootstrapper,它会智能地为你安装适合当前系统架构的WebView2版本。对于特殊情况(比如Windows on ARM),你可能需要手动选取正确的版本进行安装。

Rust编程语言环境

Rust是Tauri的核心开发语言。通过访问Rust中文官方网站上的安装指南(https://www.rust-lang.org/zh-CN/tools/install),可以利用rustup便捷地安装和管理Rust工具链。在安装rustup后,记得重启终端以确保PATH环境变量更新生效。另一种快捷方式是在PowerShell中使用winget命令一键安装Rust:

winget install --id Rustlang.Rustup

macOS环境配置

Clang与开发依赖

在macOS上,你需要通过运行以下命令来安装Xcode命令行工具(包含Clang和其他必要的开发依赖):

xcode-select --install
Rust语言环境

在macOS上安装Rust同样简单,只需在终端中运行rustup的安装脚本:

curl --proto '=https' --tlsv1.2 https://sh.rustup.rs -sSf | sh

启动Tauri项目

一旦操作系统级别的依赖全部就绪,就可以着手创建并开发Tauri项目了。官方推荐使用create-tauri-app脚手架来快速搭建新项目,支持多种前端技术栈,如React、Vue、Svelte等。

按照官方指南,使用yarn或npm创建一个新的Tauri项目:

yarn create tauri-app your-project-name
# 或
npx create-tauri-app your-project-name

在创建过程中,系统会询问一系列配置选项,包括所使用的包管理器(一般选择Rust的cargo)、UI框架(如React)等。

初始化项目并安装所有依赖后,运行开发服务器以便实时预览和调试应用:

cd your-project-name
yarn tauri dev

项目构建与打包

当应用程序开发完成后,打包成可部署的桌面应用仅需一行命令:

yarn tauri build

这将会在项目目录下的src-tauri/target/release/bundle路径生成适用于各个目标平台的安装包或可执行文件,便于你分发给最终用户安装。

总结起来,Tauri以其简洁高效的开发流程和对现代前端技术的无缝整合,极大地简化了跨平台桌面应用的开发过程。不论您身处Windows还是macOS环境,只要按照上述步骤配置好开发环境,并熟练掌握创建、开发和打包的流程,便能轻松开启您的Tauri桌面应用开发之旅。

这篇关于深入Tauri开发——从环境搭建到项目构建的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/872742

相关文章

这15个Vue指令,让你的项目开发爽到爆

1. V-Hotkey 仓库地址: github.com/Dafrok/v-ho… Demo: 戳这里 https://dafrok.github.io/v-hotkey 安装: npm install --save v-hotkey 这个指令可以给组件绑定一个或多个快捷键。你想要通过按下 Escape 键后隐藏某个组件,按住 Control 和回车键再显示它吗?小菜一碟: <template

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

如何用Docker运行Django项目

本章教程,介绍如何用Docker创建一个Django,并运行能够访问。 一、拉取镜像 这里我们使用python3.11版本的docker镜像 docker pull python:3.11 二、运行容器 这里我们将容器内部的8080端口,映射到宿主机的80端口上。 docker run -itd --name python311 -p

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

OpenHarmony鸿蒙开发( Beta5.0)无感配网详解

1、简介 无感配网是指在设备联网过程中无需输入热点相关账号信息,即可快速实现设备配网,是一种兼顾高效性、可靠性和安全性的配网方式。 2、配网原理 2.1 通信原理 手机和智能设备之间的信息传递,利用特有的NAN协议实现。利用手机和智能设备之间的WiFi 感知订阅、发布能力,实现了数字管家应用和设备之间的发现。在完成设备间的认证和响应后,即可发送相关配网数据。同时还支持与常规Sof

阿里开源语音识别SenseVoiceWindows环境部署

SenseVoice介绍 SenseVoice 专注于高精度多语言语音识别、情感辨识和音频事件检测多语言识别: 采用超过 40 万小时数据训练,支持超过 50 种语言,识别效果上优于 Whisper 模型。富文本识别:具备优秀的情感识别,能够在测试数据上达到和超过目前最佳情感识别模型的效果。支持声音事件检测能力,支持音乐、掌声、笑声、哭声、咳嗽、喷嚏等多种常见人机交互事件进行检测。高效推

活用c4d官方开发文档查询代码

当你问AI助手比如豆包,如何用python禁止掉xpresso标签时候,它会提示到 这时候要用到两个东西。https://developers.maxon.net/论坛搜索和开发文档 比如这里我就在官方找到正确的id描述 然后我就把参数标签换过来

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了