TypeFest项目中CamelCasedPropertiesDeep对Tagged类型的处理问题分析
在TypeScript类型编程中,TypeFest是一个非常实用的工具库,提供了各种类型转换工具。其中CamelCasedPropertiesDeep是一个常用的深度转换工具类型,可以将对象的所有属性名转换为驼峰命名法。然而,在实际使用中发现它对Tagged类型的处理存在一些问题。
问题现象
当使用CamelCasedPropertiesDeep处理包含Tagged类型的对象时,会出现类型信息丢失的情况。例如,定义一个使用Tagged标记的UUID类型:
type UUID = Tagged<string, "UUID">;
type User = {
user_id: UUID;
}
type Article = {
name: string;
view_count: number;
author: User;
}
使用CamelCasedPropertiesDeep<Article>转换后,期望得到的类型应该保留UUID的标记信息,但实际上转换后的类型中UUID被还原为了普通的string类型。
问题原因分析
Tagged类型是TypeScript中一种常见的标记类型模式,用于为基本类型添加额外的类型信息。当前的CamelCasedPropertiesDeep实现没有专门处理Tagged类型的情况,导致在深度转换过程中丢失了这些标记信息。
解决方案
要解决这个问题,需要在CamelCasedPropertiesDeep的类型定义中添加对Tagged类型的特殊处理。具体来说,当遇到Tagged类型时,应该直接返回原类型而不进行转换。
改进后的实现方案如下:
export type CamelCasedPropertiesDeep<
Value,
Options extends CamelCaseOptions = {preserveConsecutiveUppercase: true},
> = Value extends Function
? Value
: Value extends UnknownArray
? CamelCasedPropertiesArrayDeep<Value>
: Value extends Set<infer U>
? Set<CamelCasedPropertiesDeep<U, Options>>
: Value extends Tag<any, any>
? Value
: {
[K in keyof Value as CamelCase<K, Options>]: CamelCasedPropertiesDeep<
Value[K],
Options
>;
};
这个改进方案在原有逻辑的基础上增加了一个条件分支,专门检查Tagged类型。当检测到输入类型是Tagged类型时,直接返回原类型,从而保留了所有的标记信息。
实际应用意义
这种改进对于实际项目开发非常重要,特别是在以下场景:
- 领域驱动设计(DDD)中,经常使用标记类型来表示领域概念
- 需要区分语义的类型系统中,如区分普通字符串和UUID、Email等特定格式的字符串
- 需要保持类型安全性的深度对象转换场景
通过正确处理Tagged类型,可以确保类型转换过程中不丢失重要的类型信息,从而提高代码的类型安全性。
总结
TypeFest中的CamelCasedPropertiesDeep类型是一个强大的工具,但在处理标记类型时存在不足。通过增加对Tagged类型的特殊处理,可以使其在保持原有功能的同时,更好地支持标记类型的使用场景。这个改进体现了TypeScript类型编程中需要考虑各种边界情况的必要性,也展示了如何通过条件类型来实现精细化的类型转换控制。
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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
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