Dart SDK 3.6 数字分隔符格式化问题解析
2025-05-22 14:56:31作者:龚格成
背景介绍
在 Dart 3.6 版本中,语言引入了一个实用的新特性:数字分隔符。这个特性允许开发者在书写大数字时使用下划线(_)来提高可读性,例如可以将数字 6000 写成 6_000。这个特性在官方文档中已有明确说明,属于 Dart 3.6 的标准功能。
问题现象
然而,当开发者使用 dart format 命令格式化包含数字分隔符的代码时,会遇到一个奇怪的问题。格式化工具会报错提示需要启用实验性功能标志,尽管数字分隔符已经是稳定版本的标准功能。
具体表现为运行以下命令时:
dart format .
会收到错误信息:
This requires the 'digit-separators' language feature to be enabled.
临时解决方案
目前开发者需要添加 --enable-experiment=digit-separators 标志才能成功格式化代码:
dart format --enable-experiment=digit-separators .
有趣的是,当使用这个标志时,系统会提示:
'digit-separators' is now enabled by default; this flag is no longer required.
这表明数字分隔符功能实际上已经默认启用,但格式化工具却仍然要求显式启用这个标志,这显然是一个不一致的行为。
技术分析
这个问题本质上是一个工具链的同步问题。虽然 Dart 3.6 的语言规范已经将数字分隔符作为标准功能,但相关的格式化工具(dart format)的实现还没有完全跟上这个变化。这导致了工具仍然将这个功能视为需要显式启用的实验性功能。
这种问题在语言演进过程中并不罕见,特别是当新功能从实验阶段过渡到稳定阶段时,工具链的不同部分可能会以不同的速度进行更新。
解决方案
根据问题跟踪情况,Dart 团队已经通过 cherrypick 方式修复了这个问题。这意味着:
- 在未来的 Dart SDK 版本中,
dart format将能够正确处理数字分隔符而无需任何特殊标志 - 修复已经向后移植到相关版本分支,确保现有用户也能获得修复
最佳实践建议
对于当前使用 Dart 3.6 的开发者:
- 如果遇到格式化问题,可以暂时使用
--enable-experiment=digit-separators标志 - 关注 Dart SDK 的更新,及时升级到包含修复的版本
- 在团队协作中,可以统一代码风格,决定是否使用数字分隔符特性
总结
Dart 的数字分隔符是一个提高代码可读性的实用功能。虽然工具链的同步问题暂时影响了开发体验,但这个问题已经得到解决。这提醒我们,在使用新语言特性时,有时需要关注工具链的支持情况,并在必要时采用临时解决方案。随着 Dart 生态系统的持续完善,这类问题将越来越少。
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137