lodash
?和?lodash-es
?是同一工具庫的兩個不同版本,核心功能完全一致,主要區別在于模塊化格式和優化方式,適合不同的開發環境。以下是詳細對比:
1.?模塊化格式
-
lodash
-
使用?CommonJS?模塊格式(
require/module.exports
)。 -
適用于 Node.js 環境或通過 Webpack/Browserify 等工具打包的傳統前端項目。
-
示例:
javascript
復制
下載
const _ = require('lodash'); // CommonJS 導入 _.debounce(/* ... */);
-
-
lodash-es
-
使用?ES Module?格式(
import/export
)。 -
適用于現代前端框架(Vite、Rollup、Webpack + ES Module)或原生支持 ES Module 的瀏覽器環境。
-
示例:
javascript
復制
下載
import { debounce } from 'lodash-es'; // ES Module 導入 debounce(/* ... */);
-
2.?搖樹優化(Tree Shaking)
-
lodash
-
不支持 Tree Shaking。即使只使用一個函數(如?
debounce
),也會引入整個庫或整個功能組(如?lodash/debounce
?可能包含冗余代碼)。 -
導致打包體積較大。
-
-
lodash-es
-
天然支持 Tree Shaking。構建工具(Webpack/Rollup)能按需剔除未使用的代碼。
-
示例:若只導入?
debounce
,最終打包僅包含該函數及其依賴。 -
顯著減小項目體積,是現代前端項目的首選。
-
3.?文件結構與構建方式
-
lodash
-
發布的是?預編譯后的 CommonJS 文件(位于?
lodash
?包的根目錄)。 -
提供單文件全量引入(
lodash
)和按功能組引入(lodash/debounce
)。
-
-
lodash-es
-
發布的是?ES Module 的源碼(保留原始目錄結構)。
-
所有函數獨立導出,便于構建工具靜態分析。
-
文件路徑示例:
javascript
復制
下載
import debounce from 'lodash-es/debounce'; // 按文件路徑導入
-
4.?使用場景
場景 | 推薦選擇 | 原因 |
---|---|---|
現代前端項目(Vue/React) | lodash-es | 支持 Tree Shaking,體積更小 |
Node.js 服務端 | lodash | 天然兼容 CommonJS |
傳統腳本(通過?<script> ) | lodash | 直接使用全局變量?_ |
對打包體積敏感的項目 | lodash-es | 按需引入減少體積 |
5.?安裝與導入
bash
復制
下載
# 安裝 lodash (CommonJS) npm install lodash# 安裝 lodash-es (ES Module) npm install lodash-es
javascript
復制
下載
// lodash 的兩種導入方式 const _ = require('lodash'); // 全量引入 const debounce = require('lodash/debounce'); // 按功能組引入// lodash-es 的導入方式 import { debounce } from 'lodash-es'; // 按需 Tree Shaking import debounce from 'lodash-es/debounce'; // 直接按路徑導入
6.?體積對比示例
假設項目中只使用?debounce
:
-
lodash
:引入后最小體積約?24KB(整個功能組)。 -
lodash-es
:通過 Tree Shaking 可縮減至?1KB 以下。
? 使用?
lodash-es
?+ Tree Shaking 能輕松節省?90%+?的體積。
總結
特性 | lodash | lodash-es |
---|---|---|
模塊格式 | CommonJS | ES Module |
Tree Shaking | ? 不支持 | ? 完美支持 |
打包體積 | 較大 | 按需加載極小 |
使用場景 | Node.js/傳統環境 | 現代前端框架 |
按需導入 | 功能組級 | 函數級 |
優先選擇?lodash-es
,除非你的環境明確需要 CommonJS(如 Node.js 腳本)。現代前端工具鏈(Webpack 4+/Rollup/Vite)均已原生支持 ES Module,配合?lodash-es
?能最大化優化項目體積。