eslint-plugin-perfectionist 新增类型分组排序功能解析
2025-06-30 09:52:07作者:裘旻烁
eslint-plugin-perfectionist 作为一款专注于代码风格一致性的 ESLint 插件,在最新发布的 3.0.0 版本中新增了对 TypeScript 类型联合和交叉类型的分组排序功能。这一改进源自社区对原 typescript-eslint 中 sort-type-constituents 规则的讨论和需求迁移。
功能背景
在 TypeScript 开发中,类型联合和交叉类型的排序一致性是代码风格的重要组成部分。原 typescript-eslint 中的 sort-type-constituents 规则提供了 groupOrder 选项,允许开发者按照特定分组顺序排列类型成员。随着该规则即将被废弃,社区希望将这一功能迁移到更活跃维护的 eslint-plugin-perfectionist 项目中。
功能详解
新实现的分组排序功能主要作用于两类 TypeScript 类型:
- 联合类型:使用
|连接的类型 - 交叉类型:使用
&连接的类型
分组排序的核心在于将不同类型的成员归类到预定义的组别中,然后按照配置的顺序排列这些组别。例如,开发者可以配置让字面量类型优先于 nullish 类型。
典型使用场景
考虑以下 TypeScript 代码示例:
// 未启用分组排序
type Example = null | 123 | string;
// 启用分组排序(配置为字面量优先)
type Example = 123 | string | null;
通过分组排序,开发者可以确保项目中类型成员的排列遵循统一的逻辑顺序,而不仅仅是字母顺序或自然顺序。这对于提高代码可读性和维护性特别有价值,尤其是在处理复杂类型定义时。
技术实现要点
- 分组策略:系统内置了常见类型的分组策略,如字面量类型、nullish 类型等
- 自定义配置:开发者可以通过配置项调整分组顺序,满足不同项目的风格要求
- 向后兼容:新功能与原有的字母/自然排序方式并存,不影响现有配置
升级建议
对于从 typescript-eslint 迁移过来的项目,建议:
- 检查现有项目中是否使用了 groupOrder 配置
- 升级到 eslint-plugin-perfectionist 3.0.0 或更高版本
- 根据项目需求调整分组排序配置
- 逐步替换原有的 sort-type-constituents 规则
这一功能的加入使得 eslint-plugin-perfectionist 在 TypeScript 代码风格检查方面更加完善,为开发者提供了更全面的代码一致性保障方案。
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
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
🔥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
暂无简介
Dart
670
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
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
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
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322