Emscripten中JS库代码对ES6 Map的特殊处理机制
2025-05-07 14:21:13作者:蔡丛锟
在Emscripten项目中,开发者有时会遇到一个有趣的现象:当在JavaScript库代码中使用ES6的Map对象时,最终生成的代码中Map会被转换为普通对象。这种现象源于Emscripten对JS库代码的特殊处理机制。
问题现象
当开发者在Emscripten的库代码中这样定义:
var LibraryWebGPU = {
$WebGPU: {
Internals: {
buffers: new Map(),
}
}
};
最终生成的JS代码却变成了:
var WebGPU = {
Internals: {
buffers: {},
}
};
这会导致后续调用buffers.set()方法时抛出"buffers.set is not a function"的错误,因为普通对象确实没有set方法。
根本原因
这一现象源于Emscripten处理JS库代码的特殊方式。Emscripten在构建过程中会通过Node.js读取并处理JS库代码,然后使用自定义的stringifyWithFunctions方法重新序列化这些代码。
stringifyWithFunctions方法的设计初衷是保留函数定义,但对于其他类型的对象,它会进行JSON序列化。当遇到new Map()这样的表达式时,它首先会执行这个表达式,得到一个Map实例,然后尝试序列化这个实例,最终将其转换为普通对象。
解决方案
目前有几种可行的解决方法:
- 延迟初始化法:在函数中初始化Map
var LibraryWebGPU = {
$WebGPU: {
Internals: {
buffers: undefined,
init: function() {
WebGPU.Internals.buffers = new Map();
}
}
}
};
- 字符串表示法:直接使用字符串表示
var LibraryWebGPU = {
$WebGPU: {
Internals: {
buffers: 'new Map()',
}
}
};
- 使用__postset:在postset阶段初始化
var LibraryWebGPU = {
$WebGPU__postset: 'WebGPU.Internals.buffers = new Map();',
$WebGPU: {
Internals: {
buffers: undefined,
}
}
};
未来改进方向
从技术角度看,Emscripten可以改进stringifyWithFunctions方法,使其能够识别并保留ES6新增的数据结构如Map、Set和WeakMap的初始化表达式。这需要对序列化逻辑进行扩展,使其能够检测这些特殊类型的构造函数调用。
总结
Emscripten对JS库代码的处理机制虽然强大,但在处理某些ES6特性时存在局限性。开发者需要了解这一机制,并采用适当的变通方法。随着Emscripten的持续发展,未来可能会原生支持更多现代JavaScript特性,简化开发者的工作流程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🎉 (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
1.22 K
667
🔥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
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
19
30