SST 项目中 Hono API 处理程序配置问题解析
2025-05-09 02:20:28作者:翟江哲Frasier
在使用 SST 框架开发 Hono API 时,开发者可能会遇到一个常见的配置错误,导致 API 无法正常启动。本文将深入分析这个问题的原因和解决方案。
问题现象
当开发者尝试运行 sst dev
启动 Hono API 时,控制台会显示如下错误信息:
Function "ts" not found in "ts". Found default
错误表明系统无法找到预期的处理程序函数,而是找到了一个默认导出(default export)。
问题根源
这个问题的根本原因在于处理程序路径的配置方式不正确。在 SST 框架中,处理程序路径的格式有特定要求:
- 路径格式应为
[文件路径].[导出函数名]
- 当使用默认导出时,必须明确指定
default
作为导出函数名
在示例中,开发者配置了 aspect-api/src/index.handler
,但实际代码中使用的是 export default app
。这种不匹配导致 SST 运行时尝试从 .ts
扩展名中寻找处理程序函数。
解决方案
正确的配置方式有以下两种:
-
使用命名导出: 修改代码为命名导出:
export const handler = app;
然后配置为:
handler: "aspect-api/src/index.handler"
-
使用默认导出(推荐): 保持代码不变:
export default app;
修改配置为:
handler: "aspect-api/src/index.default"
最佳实践
对于 Hono 应用,建议采用默认导出方式,因为:
- 代码更简洁,不需要额外定义处理程序名称
- 与大多数 Hono 示例和文档保持一致
- 减少因命名不一致导致的配置错误
技术原理
SST 在处理函数导入时的工作流程:
- 解析配置的处理程序路径,分离文件路径和导出名称
- 动态导入指定文件
- 尝试从导入模块中获取指定名称的导出
- 如果找不到,抛出错误
当使用 .ts
扩展名作为导出名时,系统会错误地尝试从模块中查找名为 ts
的导出,而不是预期的处理程序函数。
总结
正确配置 SST 中的 Hono API 处理程序需要注意导出方式与配置的匹配性。理解 SST 的处理程序解析机制可以帮助开发者避免这类配置错误,提高开发效率。对于大多数 Hono 应用场景,使用默认导出并配置 index.default
是最简单可靠的方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-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- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0128AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
JavaWeb企业门户网站源码 - 企业级门户系统开发指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 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 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
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
229
2.3 K

仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
112
76

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291

暂无简介
Dart
531
117

仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
93

🎉 (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
990
587

Ascend Extension for PyTorch
Python
73
102

仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
34
59

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
401