ESLint Stylistic 项目中 indent 规则对 JSX 文本缩进的支持演进
2025-07-09 23:42:15作者:袁立春Spencer
在 JavaScript 和 TypeScript 开发中,代码缩进是保持代码可读性的重要因素。ESLint Stylistic 项目作为代码风格检查工具,其 indent 规则一直是开发者用来维护代码缩进一致性的重要工具。本文将深入探讨该规则对 JSX 文本缩进支持的演进过程。
背景与问题
在 React 开发中,JSX 语法是构建用户界面的核心。传统的 indent 规则虽然能处理大多数 JavaScript 代码的缩进,但在处理 JSX 文本节点(JSXText)时存在局限性。具体表现为:
<div>
JSX文本 // 此处不会被自动缩进
{'表达式容器中的文本'} // 此处会被正确缩进
</div>
这种不一致性导致开发者不得不同时启用 indent 和 jsx-indent 两个规则,而这两个规则在某些情况下甚至会产生冲突。特别是在处理多行三元表达式时,jsx-indent 规则的表现也不尽如人意。
技术解决方案
社区贡献者发现了这一问题,并提出了增强 indent 规则以原生支持 JSX 文本节点缩进的方案。这一改进具有以下技术特点:
- 向下兼容:不会对现有规则行为产生破坏性变更
- 功能整合:旨在最终取代专门的
jsx-indent规则 - 全面覆盖:计划支持所有 JSX 相关的缩进场景
实现挑战
在实际实现过程中,开发团队遇到了几个技术难点:
- 测试复杂性:需要确保新规则不仅能处理 JSX 代码,还要与非 JSX 代码的缩进规则和谐共存
- 配置一致性:保持与原有规则配置选项的兼容性
- 边缘情况:处理各种嵌套和复杂表达式中的缩进行为
影响与展望
这一改进已于 ESLint Stylistic 2.2.0 版本中发布。从长远来看,这一变化将带来以下好处:
- 简化配置:开发者可以只使用一个
indent规则而无需额外配置 JSX 专用规则 - 行为一致:消除不同规则间的潜在冲突
- 维护便利:减少需要维护的规则数量
未来,团队还计划评估是否可以将其他 JSX 相关缩进规则(如 jsx-indent-props)的功能也整合到 indent 规则中,进一步简化代码风格配置。
最佳实践建议
对于正在使用或准备使用 ESLint Stylistic 的开发者,建议:
- 升级到最新版本以获得完整的 JSX 缩进支持
- 逐步迁移配置,从同时使用多个缩进规则过渡到单一
indent规则 - 在迁移过程中仔细测试边缘情况,确保不会引入意外的缩进变更
这一改进体现了 ESLint Stylistic 项目对开发者体验的持续关注,也展示了开源社区通过协作解决实际开发痛点的典型过程。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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