Nickel项目中的多行表达式括号格式化优化探讨
在Nickel编程语言的开发过程中,团队发现当前格式化器对于多行表达式(特别是被括号包裹的函数定义)的处理方式存在一些可优化的空间。本文将深入分析问题背景、现有格式化方案的不足,以及团队讨论的多种优化方案。
问题背景
Nickel当前格式化器在处理多行表达式时,特别是那些被括号包裹的函数定义,会产生过多的缩进层级。这种格式化方式在标准库中尤为明显,特别是在使用高阶函数如std.contract.custom或std.array.map时。
现有格式化方式的核心问题在于:
- 函数调用会独占一行
- 参数(特别是函数参数)会被缩进并放在下一行
- 当括号内是多行内容时,会额外增加一个缩进层级
这种处理方式导致代码向右偏移过多,特别是在嵌套调用时,可读性显著下降。
现有格式化示例
= fun contracts =>
%contract/custom%
(
fun label value =>
std.array.try_fold_left
(
fun _acc Contract =>
let label =
%label/with_message%
"any_of: a delayed check of the picked branch failed"
label
in
std.contract.apply_as_custom Contract label value
|> match {
'Ok value => 'Error value,
'Error msg => 'Ok msg
}
)
('Ok null)
contracts
|> match {
'Ok _ => 'Error {
message = "any_of: value didn't match any of the contracts",
},
'Error value => 'Ok value,
}
),
可以看到,核心业务逻辑被缩进了6个层级,严重影响了代码的可读性。
优化方案探讨
团队提出了几种优化方案,各有优缺点:
1. 特殊情况特殊处理
针对特定语法结构(如函数定义、记录字面量、数组等)进行特殊处理:
- 减少缩进层级
- 移除
(后的换行符 - 特别处理一元函数应用中参数为函数定义的情况
这种方案的优势在于针对性强,可以精确控制特定场景的格式化效果。但缺点是实现复杂度较高,需要维护多个特殊规则。
2. 全局取消括号内的额外缩进
更激进的做法是全局性地取消括号内的额外缩进层级。这种方案实现简单,且能解决大多数情况下的缩进过深问题。从实验性修改的结果来看,这种改动在标准库中的表现良好。
示例修改后效果:
std.contract.custom (fun label value =>
'Ok value
)
3. 闭括号位置的选择
关于闭括号)的位置,团队有两种观点:
- 保持单独一行(当前做法)
- 放在最后一行表达式的末尾
技术团队更倾向于第一种方案,认为匹配的括号对齐更有利于代码可读性。
最终实现方案
经过讨论,团队采用了以下综合方案:
- 对于一元函数应用,使用空格而非换行分隔函数和参数,不额外缩进参数
- 根据括号后的内容智能决定是否换行
- 保持闭括号单独一行
这种方案产生了以下格式化效果:
std.contract.custom (fun label value =>
'Ok value
)
reverse [
1,
2,
3,
]
check_condition (
foo
&& bar
|| baz
)
apply_fun
(fun value =>
value + 1
)
5
std.array.map
(fun x => x + 1)
[1, 2, 3]
技术实现考量
这种格式化策略的优势在于:
- 一元应用保持紧凑,减少不必要的换行
- 多参数应用保持清晰,每个参数独立一行
- 自然利用语言结构本身的缩进,不额外增加缩进层级
- 保持括号对齐,提高可读性
特别值得注意的是,这种方案与Nickel已有的一些格式化规则(如字段定义)保持了一致性,使得整个语言的格式化风格更加统一。
总结
Nickel团队通过这次格式化优化,显著改善了代码的可读性,特别是在处理高阶函数和嵌套调用时。这种基于上下文智能判断的格式化策略,既保持了代码的结构清晰性,又避免了过度缩进带来的可读性问题,为开发者提供了更好的编码体验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00