我打包了我的Electron应用程序。当我启动我的Electron应用程序时，我希望我的MongoDB服务在本地安装的系统上自动启动。如何通过我的Node代码实现这一点？ 最佳答案 希望对你有所帮助。spawn=require("child_process").spawn,mongo_server=spawn("mongod.exe",["c:/mongo_path"],{cwd:process.cwd()}) 关于node.js-我的Electron应用程序启动时如何启动mongodb
我可以将MongoDB打包到一个Electron应用程序中，这样我就不需要在客户端的机器上安装它了吗？我正在OSX上开发一个应用程序，它可能会在Windows上使用。我需要在客户端上单独安装Mongo吗？ 最佳答案 是的。我过去使用过这种方法。它引入了mongod.exe并启动它。看看这里是怎么做的。https://github.com/nosqlclient/nosqlclient-electron/blob/master/index.js 关于javascript-MongoDB可以
我目前正在使用Electron和MongoDB构建一个桌面应用程序。此应用程序的目标是在应用程序的本地范围内(而不是在服务器上)收集和存储各种客户的信息。我用node.js对MongoDB做了一些研究；但是我还没有找到在Electron中使用它的方法。 最佳答案 这是MongoDB的Electron应用程序管理方面，可以查看代码作为例子了解如何使用mongodb和electron。https://github.com/officert/mongotron基本上你可以像在node.js中一样使用mongodb。在Main进程中，然后通
我想在Electron中为一个用Go编写的桌面应用程序制作一个GUI(目前它是一个命令行工具)。Electron和Go进程之间的通信约定是什么？是否可以简单地将Go二进制文件用作API工作？某种websocket通信？ 最佳答案 您可以使用go-astilectron它允许您使用GO和HTML/JS/CSS(由Electron提供支持)构建跨平台GUI应用程序(披露:我是作者) 关于javascript-Golang程序的Electron用户界面？，我们在StackOverflow上找到
我正在尝试编写RSPEC(ruby风格的BDD)和Windows应用程序之间的接口(interface)。应用程序本身是用一种晦涩的语言编写的，但它有一个CAPI来提供访问。我已经使用了Ruby/DL，但即使是最基本的DLL方法调用也很难正常工作。这是我到目前为止在名为gt4r.rb的文件中的内容:require'dl/import'moduleGt4rextendDL::Importabledlload'c:\\gtdev\\r321\\bin\\gtvapi'#GTDinitialization/terminationfunctionsextern'intGTD_init(char
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架（CPU/GPU）。Tensorflow2深度学习环境安装和配置首先并不需要任何虚拟环境，直接本地安装Python3.10即可，请参见：一网成擒全端涵盖，在不同架构(Intelx86/Applem1silicon)不同开发平台(Win10/Wi
坊间有传MacOs系统不适合机器(ml)学习和深度(dl)学习，这是板上钉钉的刻板印象，就好像有人说女生不适合编程一样的离谱。现而今，无论是Pytorch框架的MPS模式，还是最新的Tensorflow2框架，都已经可以在M1/M2芯片的Mac系统中毫无桎梏地使用GPU显卡设备，本次我们来分享如何在苹果MacOS系统上安装和配置Tensorflow2框架（CPU/GPU）。Tensorflow2深度学习环境安装和配置首先并不需要任何虚拟环境，直接本地安装Python3.10即可，请参见：一网成擒全端涵盖，在不同架构(Intelx86/Applem1silicon)不同开发平台(Win10/Wi
前言通过Electron技术+python构建桌面应用实际上非常麻烦，需要使用python构成后端并打包，然后使用Vue作为前端，还要用Electron打包。但是好处就是可以同时得到来自前端UI框架的高颜值支持以及python海量轮子的快速实现（以及较为完善的多端部署功能），项目可以快速扩展成全平台应用。所以我在这个博客里记录了Python+VueElectron构建桌面应用的方法。(其实单纯使用node.js进行开发可能会更快，毕竟不用写后端api，但是python的社区有很多超级方便的库，可以节约大量的时间，比较起来还是写api来得节省时间)Step1.新建Vue项目vuecreatevu
前言通过Electron技术+python构建桌面应用实际上非常麻烦，需要使用python构成后端并打包，然后使用Vue作为前端，还要用Electron打包。但是好处就是可以同时得到来自前端UI框架的高颜值支持以及python海量轮子的快速实现（以及较为完善的多端部署功能），项目可以快速扩展成全平台应用。所以我在这个博客里记录了Python+VueElectron构建桌面应用的方法。(其实单纯使用node.js进行开发可能会更快，毕竟不用写后端api，但是python的社区有很多超级方便的库，可以节约大量的时间，比较起来还是写api来得节省时间)Step1.新建Vue项目vuecreatevu
在electron中进程使用ipcMain和ipcRenderer模块，通过开发人员定义的“通道”传递消息来进行通信。新的版本中electron推荐使用上下文隔离渲染器进程进行通信，这种方式的好处是无需在渲染进程中直接使用ipcRenderer发送消息，这种在渲染进程中调用nodejs对象的方法对于渲染进程有侵入性。当我们使用vue或者其他前端框架开发界面时，上下文隔离方式使用起来更加方便，基本上感受不到electron对前端框架的影响。一、Electron进程通信上下文隔离的进程间通信方式有四种：1.渲染器进程到主进程（单向）要将单向IPC消息从渲染器进程发送到主进程，您可以使用ipcRen
