Tuist项目中Glob模式匹配的回归问题分析
2025-06-11 00:11:58作者:尤峻淳Whitney
问题背景
在Tuist 4.32.0版本中,用户报告了一个关于文件路径匹配功能的重要回归问题。具体表现为使用.glob("*.swift", excluding: ["*Tests.swift"])语法时,排除模式不再正常工作,无法正确过滤掉测试文件。
技术细节
这个问题涉及到Tuist的核心功能之一——文件路径匹配系统。Glob模式是一种常用的文件路径匹配方式,它允许开发者使用通配符来匹配文件路径。在Tuist中,这个功能常用于指定项目中需要包含或排除的源代码文件。
在正常情况下,.glob("*.swift", excluding: ["*Tests.swift"])应该匹配所有.swift文件,但同时排除所有以Tests.swift结尾的文件。这个功能在项目配置中非常有用,特别是在需要区分主代码和测试代码时。
影响范围
这个回归问题影响了所有使用Tuist 4.32.0版本的项目,特别是那些依赖Glob排除模式来管理源代码结构的项目。如果不及时修复,可能会导致:
- 测试文件被错误地包含在主目标中
- 构建过程可能包含不必要的文件
- 项目结构可能变得混乱
解决方案
Tuist团队已经快速响应并提交了修复补丁。修复方案主要涉及对Glob模式匹配逻辑的修正,确保排除模式能够正确工作。这个修复将包含在下一个补丁版本中发布。
最佳实践建议
对于遇到此问题的开发者,建议:
- 暂时回退到4.31.0版本
- 等待包含修复的4.32.1版本发布
- 在项目中使用Glob模式时,始终验证排除模式是否按预期工作
- 考虑在CI/CD流程中加入对文件包含/排除的验证步骤
总结
文件路径匹配是项目配置工具的核心功能之一,Tuist团队对此类问题的快速响应体现了对稳定性的重视。开发者在使用类似功能时,应该注意版本变更可能带来的行为变化,并在升级后验证关键功能是否正常工作。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
219