Vue.js 3.5 组件Props类型推断的演进与解决方案
2025-05-01 18:54:29作者:钟日瑜
在Vue.js 3.5版本中,组件Props的类型推断机制发生了一些值得开发者注意的变化。这些变化虽然微小,但对于依赖类型推断的高级TypeScript用法产生了显著影响。
类型推断机制的变化
在Vue 3.5之前,开发者可以通过以下方式轻松获取组件的Props类型:
type ComponentProps<T> =
T extends DefineComponent<infer Props, any, any>
? ExtractPublicPropTypes<Props>
: never
这种模式利用了TypeScript的类型推断能力,从DefineComponent泛型中提取Props类型,然后使用ExtractPublicPropTypes工具类型获取公开的Props类型。
然而在Vue 3.5中,内部实现发生了变化。现在DefineComponent的Props参数已经预先应用了ExtractPropTypes转换,这意味着直接从泛型参数中推断出的类型已经是处理后的内部Props类型,而非原始的Props选项类型。
新版本下的解决方案
针对这一变化,Vue核心团队成员提供了新的类型推断方案:
type ComponentProps<T> = T extends DefineComponent<
ExtractPropTypes<infer Props>,
any,
any
>
? ExtractPublicPropTypes<Props>
: never
这个方案的关键改进在于:
- 通过
ExtractPropTypes<infer Props>匹配已经处理过的Props类型 - 同时反向推断出原始的Props选项类型
- 最后再应用
ExtractPublicPropTypes获取公开的Props类型
类型工具解析
理解这一变化需要了解Vue提供的几个关键类型工具:
- ExtractPropTypes:将组件选项中的props定义转换为运行时props对象的类型
- ExtractPublicPropTypes:从props定义中提取公开的、可被外部使用的props类型
- DefineComponent:Vue组件定义的泛型类型,包含props、setup等类型参数
最佳实践建议
对于正在升级到Vue 3.5的项目,开发者应该:
- 检查项目中所有自定义的Props类型推断工具
- 按照新方案更新类型推断逻辑
- 在复杂组件中增加类型测试,确保类型推断结果符合预期
- 考虑将类型工具封装为共享工具函数,便于团队统一使用
这一变化体现了Vue在类型系统上的持续优化,虽然带来了短暂的适配成本,但从长远看有助于提升类型系统的健壮性和一致性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
416
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
682
160
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
664
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
259