JSR文档生成器对箭头函数的处理优化
2025-06-29 10:55:18作者:裘晴惠Vivianne
在TypeScript和JavaScript开发中,函数定义有两种主要方式:使用function关键字声明和使用箭头函数表达式。JSR文档生成器在处理这两种函数定义方式时,最初存在一些差异化的表现。
问题背景
许多现代JavaScript/TypeScript项目更倾向于使用箭头函数来定义函数,这种风格具有更简洁的语法和更一致的this绑定行为。然而,JSR文档生成器在早期版本中将这些通过const声明的箭头函数标记为"变量"而非"函数"。
例如,以下两种函数定义方式:
// 箭头函数方式
export const getCookie = () => { return /.../ }
// 函数声明方式
export function getCookie(){ return /.../ }
在文档生成时,前者会被归类为"变量",后者则被正确识别为"函数"。这种差异虽然技术上准确(箭头函数确实是赋值给变量的函数表达式),但从开发者体验角度来看并不理想。
技术实现考量
从实现角度看,TypeScript编译器API对这两种语法结构的处理确实不同:
- 函数声明(
function关键字)会被解析为FunctionDeclaration节点 - 箭头函数赋值则被解析为
VariableDeclaration节点,其初始化部分才是ArrowFunction
早期的文档生成器可能直接基于节点类型进行分类,导致了上述差异。但从语义角度,无论哪种形式,它们最终都是可调用的函数。
解决方案演进
JSR团队确认了这一问题并计划改进。最新版本已经优化了这一行为,现在无论使用哪种函数定义方式,文档生成器都会统一将其标记为函数。这一改进使得:
- 文档显示更加一致
- 尊重不同团队的编码风格选择
- 保持技术准确性的同时提升开发者体验
最佳实践建议
对于项目维护者:
- 无需为了文档显示而改变编码风格
- 可以继续使用箭头函数获得其优势(词法作用域、简洁语法等)
- 文档生成工具会智能识别函数的实质
这一改进体现了现代JavaScript工具链对开发者工作流的细致考量,在保持技术严谨性的同时,也尊重不同团队和项目的编码风格选择。
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
最新内容推荐
Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660