Orval项目中如何生成真正的TypeScript枚举类型
2025-06-18 11:16:42作者:申梦珏Efrain
Orval是一个用于从OpenAPI/Swagger规范生成TypeScript代码的工具。在实际使用过程中,开发者发现Orval默认生成的枚举类型并非真正的TypeScript枚举,而是使用const对象模拟的枚举结构。
枚举生成的现状与问题
当前版本的Orval(6.23.0)默认会为OpenAPI中的enum定义生成如下代码:
export type Color1 = (typeof Color1)[keyof typeof Color1];
export const Color1 = {
black: "black",
white: "white",
red: "red",
green: "green",
blue: "blue",
} as const;
这种实现方式虽然能够提供类型安全,但与TypeScript原生的枚举类型相比存在一些不足:
- 不是真正的枚举语法,代码可读性较差
- 需要额外的类型定义来获取枚举值类型
- 在使用体验上不如原生枚举直观
解决方案:启用真正的TypeScript枚举
从Orval 6.21.0版本开始,已经支持生成真正的TypeScript枚举。开发者可以通过配置启用这一功能。正确的枚举生成结果应该如下:
export enum Color1 {
black = "black",
white = "white",
red = "red",
green = "green",
blue = "blue",
}
使用x-enumNames时的注意事项
当OpenAPI规范中使用x-enumNames扩展属性为数值枚举指定名称时,Orval当前版本(6.23.0)存在一个小问题:生成的枚举会错误地使用冒号(:)而不是等号(=)作为键值分隔符。
例如对于以下OpenAPI定义:
Color2:
type: number
enum:
- 0
- 10
- 20
- 30
- 40
x-enumNames:
- black
- white
- red
- green
- blue
当前会生成:
export enum Color2 {
black: 0,
white: 10,
red: 20,
green: 30,
blue: 40,
}
正确的语法应该是使用等号:
export enum Color2 {
black = 0,
white = 10,
red = 20,
green = 30,
blue = 40,
}
最佳实践建议
- 对于新项目,建议启用Orval的TypeScript枚举生成功能
- 使用x-enumNames时,注意检查生成的枚举语法是否正确
- 字符串枚举和数值枚举在TypeScript中有不同的使用场景,根据实际需求选择合适的类型
- 在团队协作中,确保所有成员了解生成的枚举类型及其用法
通过正确配置Orval,开发者可以获得更符合TypeScript习惯的枚举定义,提高代码的可读性和维护性。
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
661