Sandwich项目中的空响应处理与iOS平台差异分析
2025-07-10 19:53:54作者:翟江哲Frasier
空响应处理的最佳实践
在移动开发中,处理API的空响应是一个常见场景。Sandwich作为一个网络请求库,在处理空响应时有其特定的机制。本文将通过一个实际案例,探讨如何在Sandwich中正确处理空响应,并分析iOS与Android平台上的行为差异。
问题现象
开发者在调用一个PATCH请求时遇到了平台差异问题。API设计为可能返回ErrorResponse,但并非总是返回。当服务器返回204 No Content状态码时,Android平台能正确处理,返回null值;而iOS平台却抛出NullPointerException。
技术分析
响应类型定义
原始代码将响应类型定义为ApiResponse<ErrorResponse?>,期望在成功但无内容时返回null。这种定义在Android上工作正常,但在iOS上会出现问题。
平台差异原因
这种平台差异源于Kotlin Multiplatform在iOS和Android上的不同实现方式。iOS平台对空响应的处理更为严格,当尝试解析空响应体为对象时会抛出异常,而Android平台则能优雅地处理为null。
解决方案
使用Unit作为返回类型
Sandwich推荐的最佳实践是对于空响应(204状态码)使用Unit作为返回类型。这种方式更符合API设计原则,明确表示我们只关心请求的成功或失败状态,而不期望响应体。
@PATCH("api/stop")
@Headers(
"Accept: application/json",
"Content-Type: application/json",
)
suspend fun stopTask(
@Body task: Task,
): ApiResponse<Unit>
错误处理方式
当使用Unit作为返回类型时,可以通过以下方式处理结果:
taskApi.stopTask(task).onSuccess {
// 处理成功情况
}.onFailure {
// 处理失败情况
}
深入理解
为什么Unit更合适
- 语义明确:204状态码本身就表示"无内容",使用Unit能准确表达这一语义
- 减少歧义:避免了null值带来的潜在混淆
- 平台一致性:在iOS和Android上表现一致
- 代码简洁:不需要额外的null检查
错误处理策略
Sandwich提供了多种错误处理方式:
getOrThrow():在错误时抛出异常getOrNull():在错误时返回nullonSuccess/onFailure:使用回调方式处理结果fold():同时处理成功和失败情况
总结
在跨平台开发中,正确处理API空响应至关重要。通过使用Unit作为空响应的返回类型,我们能够:
- 保持代码在iOS和Android平台的一致性
- 遵循更清晰的API设计原则
- 减少潜在的错误和异常
- 提高代码的可读性和可维护性
Sandwich库的这一设计体现了对RESTful API最佳实践的遵循,开发者应当充分利用这一特性来构建更健壮的应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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