Node-Binance-API 中 FuturesCancelAll 返回类型的类型定义问题解析
问题背景
在 Node-Binance-API 项目中,开发者发现 futuresCancelAll 方法的 TypeScript 返回类型定义存在不准确的问题。该方法用于取消所有未平仓的期货订单,但返回类型与实际响应数据不匹配。
技术细节分析
原始问题描述
futuresCancelAll 方法被定义为返回 FuturesCancelAllOpenOrder[] 类型,即一个数组。然而实际上,无论取消了多少个订单,该方法始终返回一个单一对象:
{
code: 200,
msg: 'The operation of cancel all open order is done.'
}
这种类型定义与实现的不一致会导致 TypeScript 类型检查失效,可能引发后续代码中的类型错误。
问题根源
经过分析,这个问题源于两个因素:
-
API 设计问题:Binance 平台的 API 在取消所有订单时,并不返回被取消订单的详细信息,而是只返回一个操作成功的确认消息。
-
类型定义不准确:项目中的 TypeScript 类型定义假设会返回一个包含所有被取消订单信息的数组,这与实际 API 行为不符。
解决方案
项目维护者采取了以下修正措施:
-
将返回类型从
FuturesCancelAllOpenOrder[]改为更通用的Promise<{ [key: string]: any }>,以准确反映 API 的实际返回结构。 -
保留了原有的方法命名约定,虽然从语义上
FuturesCancelAllOpenOrders(复数形式)可能更合适,但为避免破坏性变更,维持了现有名称。
开发者建议
对于使用此 API 的开发者,需要注意以下几点:
-
返回值处理:不要期望
futuresCancelAll方法会返回被取消订单的列表,它只提供操作是否成功的确认。 -
类型安全:虽然返回类型被定义为通用对象,但实际响应结构是固定的,包含
code和msg两个字段。 -
替代方案:如果需要获取被取消订单的详细信息,可能需要先查询当前未平仓订单,然后逐个取消并记录。
总结
这个案例展示了 API 类型定义与实际实现保持一致性的重要性。在 TypeScript 项目中,准确的类型定义不仅能提高开发效率,还能避免潜在的运行时错误。Node-Binance-API 团队及时响应并修复了这个问题,体现了对项目质量的重视。
对于金融交易类 API,特别是与交易平台直接交互的方法,开发者应当仔细阅读官方文档,理解每个方法的实际行为,而不是仅仅依赖类型定义。这种谨慎的态度在开发交易系统时尤为重要。
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