glob vs micromatch vs globby vs fast-glob
"Datei- und Verzeichnis-Musterbibliotheken" npm-Pakete Vergleich
1 Jahr
globmicromatchglobbyfast-globÄhnliche Pakete:
Was ist Datei- und Verzeichnis-Musterbibliotheken?

Diese Bibliotheken bieten Funktionen zum Durchsuchen von Dateien und Verzeichnissen basierend auf Mustern. Sie ermöglichen es Entwicklern, Dateien effizient zu finden und zu filtern, was besonders in Build-Prozessen und bei der Automatisierung von Aufgaben nützlich ist. Jede dieser Bibliotheken hat ihre eigenen Stärken und Anwendungsfälle, die sie für verschiedene Szenarien geeignet machen.

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Größe
Issues
Veröffentlichung
Lizenz
glob201,053,4978,608475 kB22vor einem MonatISC
micromatch89,458,3472,91456.6 kB35vor 9 MonatenMIT
globby75,156,4212,58129 kB38vor 4 MonatenMIT
fast-glob73,809,6362,65998.4 kB30vor 5 MonatenMIT
Funktionsvergleich: glob vs micromatch vs globby vs fast-glob

Leistung

  • glob:

    glob hat eine solide Leistung, ist jedoch nicht so optimiert wie fast-glob. Es ist für kleinere Projekte geeignet, wo die Geschwindigkeit nicht die höchste Priorität hat.

  • micromatch:

    micromatch bietet eine hervorragende Leistung bei der Verarbeitung komplexer Muster und kann große Mengen von Dateien effizient abgleichen. Es ist besonders nützlich in Szenarien, in denen viele Filter angewendet werden.

  • globby:

    globby bietet eine gute Leistung, da es auf glob basiert, aber die Verwendung von Promises kann in bestimmten Szenarien zu einer geringfügigen Verzögerung führen. Es ist jedoch immer noch schnell genug für die meisten Anwendungen.

  • fast-glob:

    fast-glob ist für seine hohe Leistung bekannt, da es optimierte Algorithmen verwendet, um die Dateisuche zu beschleunigen. Es unterstützt asynchrone Operationen, was bedeutet, dass es nicht blockierend ist und die Leistung bei großen Verzeichnissen erheblich verbessert.

API-Design

  • glob:

    glob hat eine einfache API, die leicht zu erlernen ist. Es ist eine der ältesten Bibliotheken in diesem Bereich, was bedeutet, dass es gut dokumentiert ist und viele Beispiele bietet.

  • micromatch:

    micromatch hat eine leistungsstarke API, die komplexe Muster und Filter unterstützt. Es kann jedoch eine steilere Lernkurve haben, da die Syntax für einige Benutzer verwirrend sein kann.

  • globby:

    globby bietet eine benutzerfreundliche API, die Promises unterstützt. Es ist für moderne JavaScript-Entwickler konzipiert und ermöglicht eine einfache Integration in bestehende Projekte.

  • fast-glob:

    fast-glob hat eine einfache und intuitive API, die es Entwicklern ermöglicht, schnell zu verstehen, wie sie es verwenden können. Die Dokumentation ist klar und bietet viele Beispiele.

Musterunterstützung

  • glob:

    glob unterstützt grundlegende Muster wie Wildcards, ist jedoch nicht so flexibel wie einige der anderen Optionen. Es eignet sich gut für einfache Anforderungen.

  • micromatch:

    micromatch bietet die umfangreichste Unterstützung für Muster, einschließlich erweiterter Funktionen wie negierte Muster und benutzerdefinierte Filter. Es ist ideal für komplexe Abgleichanforderungen.

  • globby:

    globby unterstützt die Verwendung von glob-Mustern und bietet eine einfache Möglichkeit, mehrere Muster zu kombinieren. Es ist ideal für Projekte, die eine einfache Handhabung von Mustern erfordern.

  • fast-glob:

    fast-glob unterstützt eine Vielzahl von Mustern, einschließlich einfacher und komplexer Wildcards. Es ist besonders nützlich für die Suche nach Dateien in großen Verzeichnissen.

Verwendungsszenarien

  • glob:

    glob ist ideal für einfache Skripte und kleinere Projekte, wo die Anforderungen an die Dateisuche nicht komplex sind. Es ist eine gute Wahl für schnelle Prototypen.

  • micromatch:

    micromatch ist ideal für komplexe Anwendungen, die präzise Musterabgleiche erfordern. Es wird häufig in Situationen verwendet, in denen eine detaillierte Kontrolle über den Abgleichprozess erforderlich ist.

  • globby:

    globby ist perfekt für moderne JavaScript-Projekte, die eine einfache und saubere API benötigen. Es wird häufig in Kombination mit anderen Tools verwendet, die Promises unterstützen.

  • fast-glob:

    fast-glob eignet sich hervorragend für Build-Tools und Automatisierungsskripte, wo Geschwindigkeit und Effizienz entscheidend sind. Es wird häufig in großen Projekten verwendet, die viele Dateien verarbeiten müssen.

Community und Unterstützung

  • glob:

    glob hat eine große und etablierte Community, die viele Ressourcen und Unterstützung bietet. Es ist eine bewährte Lösung mit vielen verfügbaren Tutorials und Beispielen.

  • micromatch:

    micromatch hat eine engagierte Community, die sich auf die Entwicklung von Mustern konzentriert. Es gibt viele Ressourcen und Beispiele, die helfen, die Funktionen zu verstehen.

  • globby:

    globby hat eine aktive Community und wird regelmäßig aktualisiert. Die Dokumentation ist klar und bietet viele Beispiele, die den Einstieg erleichtern.

  • fast-glob:

    fast-glob hat eine wachsende Community und wird aktiv gepflegt. Die Dokumentation ist umfassend und es gibt viele Ressourcen, die Entwicklern helfen, es effektiv zu nutzen.

Wie man wählt: glob vs micromatch vs globby vs fast-glob
  • glob:

    Wählen Sie glob, wenn Sie eine einfache und bewährte Lösung für die Dateimustererkennung benötigen. Es ist einfach zu verwenden und eignet sich gut für kleinere Projekte oder einfache Skripte.

  • micromatch:

    Wählen Sie micromatch, wenn Sie erweiterte Musterabgleich-Funktionen benötigen, einschließlich Unterstützung für komplexe Muster und leistungsstarke Filteroptionen. Es ist besonders nützlich, wenn Sie eine präzise Kontrolle über den Abgleichprozess benötigen.

  • globby:

    Wählen Sie globby, wenn Sie eine benutzerfreundliche API möchten, die Promises unterstützt und eine einfache Handhabung von Dateimustern ermöglicht. Es ist ideal für moderne JavaScript-Projekte, die eine einfache Integration erfordern.

  • fast-glob:

    Wählen Sie fast-glob, wenn Sie eine schnelle und leistungsstarke Lösung benötigen, die asynchrone Operationen unterstützt und für große Dateisysteme optimiert ist. Es ist ideal für Projekte, die eine hohe Leistung erfordern.