ESLint 配置中如何正确处理 JavaScript 文件的默认检查行为
在 ESLint 的日常使用中,许多开发者会遇到一个看似奇怪的现象:明明在配置中只指定了对 TypeScript 文件(.ts 和 .tsx)的检查规则,但实际运行时 ESLint 仍然会对 JavaScript 文件(.js)进行检查。这种现象在从传统配置迁移到新的扁平化配置(Flat Config)后尤为常见。
问题现象
当开发者使用 ESLint 的扁平化配置时,可能会编写类似下面的配置:
export default [
{
files: ["**/*.ts", "**/*.tsx"],
// 其他配置...
}
]
按照直觉理解,这样的配置应该只会检查 TypeScript 文件。然而实际上,ESLint 仍然会检查项目中的 JavaScript 文件,这常常让开发者感到困惑。
根本原因
这种现象并非 ESLint 的 bug,而是其设计上的有意行为。ESLint 默认会对三种 JavaScript 文件格式进行检查:
- .js 文件(标准 JavaScript 文件)
- .mjs 文件(ES 模块 JavaScript 文件)
- .cjs 文件(CommonJS 模块 JavaScript 文件)
这种默认行为是为了保持向后兼容性,确保传统项目在迁移到新配置时不会突然停止检查 JavaScript 文件。
解决方案
要真正排除对 JavaScript 文件的检查,需要在配置中添加全局忽略规则。正确的做法是:
export default [
{
files: ["**/*.ts", "**/*.tsx"],
// TypeScript 相关配置...
},
{
ignores: ["**/*.js"] // 全局忽略 JavaScript 文件
}
]
这种配置方式明确告诉 ESLint:除了检查指定的 TypeScript 文件外,还要忽略所有 JavaScript 文件。
实际应用场景
这种配置方式在以下场景特别有用:
-
纯 TypeScript 项目:当项目完全使用 TypeScript 编写时,通常不需要检查编译后的 JavaScript 文件。
-
混合语言项目:当项目中同时包含需要检查和不需检查的 JavaScript 文件时,可以通过更精确的忽略模式来控制。
-
构建产物处理:可以避免对构建工具生成的 JavaScript 文件进行不必要的检查。
配置建议
对于不同类型的项目,可以考虑以下配置策略:
-
纯 TypeScript 项目:
export default [ { files: ["**/*.ts", "**/*.tsx"], // TypeScript 配置 }, { ignores: ["**/*.js", "**/*.mjs", "**/*.cjs"] } ] -
混合 JavaScript/TypeScript 项目:
export default [ { files: ["**/*.ts", "**/*.tsx"], // TypeScript 配置 }, { files: ["**/*.js"], // JavaScript 配置 }, { ignores: ["dist/**/*.js"] // 只忽略构建目录 } ]
迁移注意事项
从传统配置迁移到扁平化配置时,需要注意:
-
传统配置中的
--extCLI 参数功能在扁平化配置中不再适用,必须通过配置文件实现类似效果。 -
传统
.eslintignore文件的功能现在应该通过配置中的ignores属性实现。 -
检查范围的变化可能会影响持续集成流程,需要相应调整。
理解 ESLint 的这种默认行为,可以帮助开发者更精确地控制代码检查范围,避免不必要的检查或遗漏重要文件的检查。正确配置文件检查范围不仅能提高检查效率,还能确保代码质量控制的准确性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00