在json-schema-to-typescript中处理枚举类型引用
2025-06-26 16:07:21作者:冯梦姬Eddie
在使用json-schema-to-typescript工具时,开发者经常需要处理枚举类型的引用问题。特别是在定义区分联合类型(discriminated unions)时,如何优雅地引用枚举值是一个常见需求。
枚举类型的基本定义
在JSON Schema中,我们可以通过enum关键字定义枚举类型。例如:
{
"definitions": {
"options": {
"type": "string",
"enum": ["square", "circle"],
"tsEnumNames": ["Square", "Circle"]
}
}
}
这会被转换为TypeScript中的枚举类型:
export enum Options {
Square = "square",
Circle = "circle"
}
引用特定枚举值的问题
当我们需要在区分联合类型中引用特定的枚举值时,直接引用可能会遇到困难。例如,我们想要实现这样的TypeScript类型:
export type OptionRestrictions =
| { option: Options.Square; length: number }
| { option: Options.Circle; radius: number };
解决方案:独立定义每个枚举项
为了实现这一目标,我们可以采用以下JSON Schema结构:
- 首先为每个枚举值创建独立的定义
- 然后使用
oneOf组合这些定义
具体实现如下:
{
"definitions": {
"circle": {
"type": "string",
"enum": ["circle"]
},
"square": {
"type": "string",
"enum": ["square"]
},
"shape": {
"oneOf": [
{ "$ref": "#/definitions/circle" },
{ "$ref": "#/definitions/square" }
]
}
}
}
这种结构会被转换为:
export type Shape = Circle | Square;
export type Circle = "circle";
export type Square = "square";
实际应用示例
在实际应用中,我们可以这样使用这种模式:
{
"title": "ShapeProperties",
"oneOf": [
{
"type": "object",
"properties": {
"shape": { "$ref": "#/definitions/circle" },
"radius": { "type": "number" }
},
"required": ["shape", "radius"]
},
{
"type": "object",
"properties": {
"shape": { "$ref": "#/definitions/square" },
"length": { "type": "number" }
},
"required": ["shape", "length"]
}
],
"definitions": {
"circle": {
"type": "string",
"enum": ["circle"]
},
"square": {
"type": "string",
"enum": ["square"]
}
}
}
这将生成精确的类型定义,确保每个形状都有其特定的属性要求。
最佳实践建议
- 保持定义独立:为每个枚举值创建单独的定义,这样可以更灵活地引用它们
- 使用语义化名称:给定义起有意义的名称,提高Schema的可读性
- 明确required字段:在对象定义中明确哪些字段是必需的
- 考虑扩展性:这种模式易于扩展,添加新的形状类型时只需添加新的定义和oneOf项
通过这种方式,我们可以充分利用json-schema-to-typescript的能力,生成精确且类型安全的TypeScript定义,同时保持JSON Schema的可维护性和可扩展性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 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
12
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
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
406
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++
886
596
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178