pnpm项目中的多过滤器参数使用问题解析
2025-05-04 22:10:26作者:卓艾滢Kingsley
在JavaScript包管理工具pnpm的使用过程中,开发者经常会遇到需要同时对多个工作区(workspace)执行操作的情况。pnpm提供了强大的--filter参数来实现这一需求,但在最新版本中,其使用方式发生了一些变化,这可能导致一些兼容性问题。
问题背景
在pnpm v10之前的版本中,开发者可以这样使用多个过滤器参数:
pnpm test -r --filter=./packages/* --filter=!./packages/kit/ --workspace-concurrency=1
这种语法允许开发者同时指定多个过滤条件,比如包含所有packages目录下的包,但排除kit包。然而,在pnpm v10中,这种写法会导致错误提示"test: extra argument '--filter=!./packages/kit/'"。
原因分析
这一变化源于pnpm v10对命令行参数解析逻辑的重大调整。新版本为了保持pnpm run test和pnpm test两种写法的一致性,修改了参数传递规则:
- 所有pnpm本身的配置参数必须放在命令名称(test)之前
- 命令名称之后的参数会被传递给实际执行的脚本
因此,上述命令中的第二个--filter参数被错误地传递给了test脚本,而不是pnpm本身。
解决方案
正确的写法应该是:
pnpm -r --filter=./packages/* --filter=!./packages/kit/ --workspace-concurrency=1 test
这种调整确保了所有过滤器参数都能被pnpm正确解析,而不会被误传给子命令。
技术细节
pnpm的过滤器功能非常强大,支持多种过滤方式:
- 通配符匹配:如
./packages/*匹配所有子包 - 排除特定包:使用
!前缀,如!./packages/kit/ - 基于依赖关系的过滤:如
...<package>选择依赖特定包的所有包
理解这些过滤器的组合使用方式,可以大大提高多包项目管理效率。
最佳实践
对于需要在多个工作区执行命令的场景,建议:
- 明确区分pnpm参数和脚本参数
- 将工作区相关参数统一放在命令名称前
- 对于复杂过滤条件,考虑使用pnpm工作区配置文件
- 在CI/CD流程中特别注意参数传递的正确性
通过遵循这些实践,可以避免因版本升级带来的兼容性问题,确保构建流程的稳定性。
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
426
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
335
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
265
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
25
30