SwiftFormat 中的代码换行规则深度解析
2025-05-28 10:58:55作者:邓越浪Henry
前言
在 Swift 代码格式化工具 SwiftFormat 的使用过程中,代码换行规则是开发者经常需要调整的重要配置。本文将深入分析 SwiftFormat 中的换行行为,帮助开发者更好地理解和控制代码格式化结果。
常见换行场景分析
1. 函数参数换行问题
当使用 --wrapparameters before-first 选项时,SwiftFormat 会在第一个参数前强制换行,即使代码行长度未超过限制。例如:
// 格式化前
description.update(model:
CommentBlockView.Model(...)
)
// 格式化后
description.update(
model:
CommentBlockView.Model(...)
)
解决方案:
- 使用
--disable wrapArguments禁用参数换行规则 - 或设置
--wrapparameters preserve保留原有换行风格
2. 协议列表换行行为
SwiftFormat 目前没有专门的协议换行规则,当协议列表超过 --maxwidth 设置时会自动换行:
// 格式化前
protocol MyProtocol: ProtocolA, ProtocolB, ProtocolC {...}
// 格式化后
protocol MyProtocol: ProtocolA, ProtocolB,
ProtocolC {...}
注意事项:这是基于行长度限制的自动换行行为,目前没有专门控制协议换行的选项。
3. 复杂条件表达式换行
长条件表达式会根据运算符优先级和行长度自动换行:
// 格式化前
let x = (a && (b || c || d) && e)
// 格式化后
let x = (
a && (b || c || d) &&
e
)
4. 函数返回类型换行
当函数声明较长时,返回类型可能被换行:
// 格式化前
func foo() -> SomeVeryLongTypeName {...}
// 格式化后
func foo()
-> SomeVeryLongTypeName {...}
大括号换行控制
SwiftFormat 提供了对大括号换行风格的控制:
// 原始风格(大括号换行)
public protocol MyProtocol:
ProtocolA,
ProtocolB
{
...
}
// 格式化后(大括号不换行)
public protocol MyProtocol:
ProtocolA,
ProtocolB {
...
}
控制方法:
--disable wrapMultilineStatementBraces会禁用多行语句的大括号换行- 需要与
braces规则配合使用
最佳实践建议
- 明确需求:首先确定团队或项目期望的代码风格
- 逐步配置:从
--disable all开始,逐步启用需要的规则 - 测试验证:对典型代码样例进行格式化测试,验证效果
- 文档记录:将最终配置及其原因记录在项目文档中
总结
SwiftFormat 的换行规则提供了丰富的配置选项,理解这些规则的工作原理对于获得理想的格式化结果至关重要。通过合理配置,可以在保持代码可读性的同时满足团队的代码风格要求。建议开发者根据项目实际情况,选择最适合的配置组合。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137