Stripe-PHP 库中支付链接的 line_items 属性获取问题解析
在使用 Stripe-PHP 库处理支付链接时,开发者可能会遇到一个常见问题:通过 API 检索到的支付链接对象中,line_items 属性显示为 null。这个问题涉及到 Stripe API 的一个重要设计特性——可包含属性(includable properties)。
问题现象
当开发者创建支付链接时,通常会指定 line_items 参数来定义支付项目。例如:
$link = $stripe->paymentLinks->create([
'line_items' => [
[
'price' => $price->id,
'quantity' => 1
],
]
]);
然而,在后续通过支付链接ID检索该对象时:
$plink = $stripe->paymentLinks->retrieve($paymentLinkId);
发现 $plink->line_items 为 null,导致调用 toJSON() 方法时出现错误。
技术原理
这个问题源于 Stripe API 的优化设计。为了减少不必要的数据传输和提高性能,Stripe API 默认不会返回所有可能的属性。line_items 就是这样一个"可包含属性"(includable property),它需要开发者明确请求才会在响应中包含。
解决方案
正确的做法是使用 Stripe 的"扩展"(expand)功能,明确请求包含 line_items 属性:
$plink = $stripe->paymentLinks->retrieve(
$paymentLinkId,
['expand' => ['line_items']]
);
同样地,对于结账会话(checkout session)对象,也需要使用相同的技术:
$session = $stripe->checkout->sessions->retrieve(
$sessionId,
['expand' => ['line_items']]
);
最佳实践
-
预先规划数据需求:在编写代码前,明确需要哪些属性,特别是那些标记为可包含的属性。
-
批量扩展:可以一次性请求多个可包含属性,例如:
['expand' => ['line_items', 'customer', 'payment_intent']] -
性能考量:虽然扩展功能很强大,但不应过度使用。只请求实际需要的属性,以避免不必要的数据传输和处理开销。
-
错误处理:始终对可能的null值进行防御性编程,即使使用了扩展功能。
深入理解
Stripe API 的这种设计模式在REST API中很常见,它遵循了"按需获取"的原则。这种设计有以下几个优点:
- 减少了网络传输的数据量
- 提高了API响应速度
- 降低了服务器处理负担
- 让客户端可以精确控制所需数据
对于PHP开发者来说,理解这一设计模式非常重要,因为它不仅存在于Stripe API中,也是现代API设计的常见实践。
通过正确使用扩展功能,开发者可以灵活地获取所需数据,同时保持应用程序的高效运行。这一技术同样适用于Stripe API中的其他资源类型,如订单、发票等,它们都可能包含需要显式请求的可包含属性。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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