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。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









