React-Redux中prepare回调函数的正确使用方式
在React-Redux应用中,createSlice是Redux Toolkit提供的一个简化Redux逻辑的强大工具。其中prepare回调函数是一个非常有用的特性,它允许我们在action被分发之前对payload进行预处理。然而,很多开发者在初次使用时容易犯一个常见的错误——错误地传递参数。
prepare回调函数的基本概念
prepare回调函数是Redux Toolkit中action creator的一个可选配置项,它允许我们在action被创建时对payload进行格式化或添加额外字段。这个函数应该返回一个包含payload和其他可能属性(如meta)的对象。
常见错误模式
在初学者代码中,经常会出现类似这样的错误写法:
prepare(title, content) {
return {
payload: { id: nanoid(), title, content }
}
}
这种写法的问题在于prepare回调函数实际上只会接收一个参数——整个action对象,而不是分开的参数。当这样调用时,第二个参数content将会是undefined。
正确的使用方式
正确的做法应该是接收一个包含所有必要属性的对象参数。以下是两种推荐的实现方式:
方式一:解构参数并返回新对象
interface PrepareArgument {
title: string;
content: string;
}
prepare({title, content}: PrepareArgument) {
return {
payload: { id: nanoid(), title, content }
}
}
这种方式直接解构传入的对象,然后创建一个包含新字段的新对象作为payload。
方式二:扩展原始对象
interface PrepareArgument {
title: string;
content: string;
}
prepare(postActionObj: PrepareArgument) {
return {
payload: { ...postActionObj, id: nanoid() }
}
}
这种方式使用对象展开运算符,保留原始对象的所有属性,同时添加新的id字段。
TypeScript类型支持
在使用TypeScript时,为prepare函数的参数和返回值定义明确的接口非常重要。这不仅能提供更好的类型安全,还能改善代码的可读性和维护性。
实际应用场景
prepare回调函数特别适用于以下场景:
- 需要为action添加唯一ID
- 需要对输入数据进行格式化或验证
- 需要计算派生数据
- 需要组合多个数据源
性能考虑
虽然prepare回调会增加一些微小的开销,但在大多数应用中这种开销可以忽略不计。它的主要优势在于将数据转换逻辑集中在一个地方,而不是分散在各个调用处。
总结
正确使用prepare回调函数可以使Redux代码更加整洁和可维护。记住它只接收一个参数的特性,合理利用TypeScript的类型系统,可以避免许多潜在的错误。在实际项目中,选择哪种实现方式取决于具体需求和团队偏好,但保持一致性是最重要的原则。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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