Drizzle ORM 使用中遇到的TSX文件解析问题解析
问题背景
在使用Drizzle ORM及其配套工具Drizzle Kit时,开发者可能会遇到一个看似奇怪的问题:当执行drizzle-kit push或drizzle-kit studio命令时,工具会尝试解析项目中与数据库操作无关的.tsx文件,并抛出语法错误。
问题现象
具体表现为控制台输出类似以下错误信息:
Error: Transform failed with 1 error:
/path/to/utils.tsx:276:26: ERROR: Expected ">" but found "{"
错误提示表明Drizzle Kit在尝试解析一个React TSX文件时遇到了JSX语法,而它似乎无法正确处理这种语法结构。
问题根源
经过分析,这个问题通常由以下几个因素共同导致:
-
配置文件引用链:Drizzle Kit在加载配置文件(
drizzle.config.ts)时,会解析整个依赖链。如果配置文件中引用了其他模块,而这些模块又间接引用了TSX文件,就会导致这个问题。 -
文件扩展名混淆:项目中可能存在将React组件文件命名为
.ts而非.tsx的情况,或者相反,导致工具无法正确识别文件类型。 -
依赖解析机制:Drizzle Kit内部使用esbuild进行文件解析,而默认配置可能没有正确处理JSX语法。
解决方案
针对这个问题,开发者可以采取以下几种解决方案:
-
检查文件扩展名:
- 确保纯TypeScript逻辑文件使用
.ts扩展名 - React组件文件使用
.tsx扩展名
- 确保纯TypeScript逻辑文件使用
-
重构代码结构:
- 将数据库相关代码与前端组件代码分离
- 避免在数据库配置或schema文件中引入包含JSX的模块
-
调整Drizzle配置:
- 明确指定schema文件路径,避免工具扫描不必要目录
- 检查配置文件中是否有间接引用前端代码的情况
最佳实践建议
为了避免类似问题,建议开发者遵循以下实践:
-
项目结构清晰分离:将后端/数据库代码与前端代码放在不同的目录结构中。
-
谨慎处理模块引用:确保数据库配置和schema文件不依赖前端特定的工具或组件。
-
版本兼容性检查:定期更新Drizzle ORM和相关工具,确保使用兼容的版本组合。
-
错误排查流程:当遇到类似问题时,首先检查错误提示中的文件路径,确认是否有不必要的前端代码被引入到数据库操作流程中。
总结
这个问题虽然表现为一个简单的语法错误,但实际上反映了项目结构和模块依赖管理的重要性。通过合理的项目组织和清晰的代码边界划分,可以避免大多数类似的工具链冲突问题。对于使用Drizzle ORM的开发者来说,理解工具的工作原理和限制条件,能够更高效地解决开发过程中遇到的各种问题。
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-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