Swagger Editor 项目升级:适配 Swagger UI React 5.17.0 新配置机制
2025-05-25 18:53:51作者:范垣楠Rhoda
背景介绍
Swagger Editor 是一个流行的开源 API 设计工具,它基于 Swagger UI React 组件构建。随着 React 生态系统的演进,一些旧的 API 使用方式逐渐被淘汰,这促使 Swagger Editor 项目需要进行相应的技术升级。
技术变更点
在 React 生态系统中,defaultProps 这一特性已被标记为过时(deprecated)。Swagger UI React 在 5.17.0 版本中对此做出了响应,引入了一种新的配置暴露方式。具体变化包括:
- 移除了基于
defaultProps的默认配置机制 - 引入了新的配置管理方式:通过
SwaggerUI.config.defaults提供默认值 - 采用现代 React 开发中更推荐的对象解构配合默认值的方式
升级内容
Swagger Editor 项目此次升级主要完成了以下工作:
- 重构了与 Swagger UI React 的集成代码
- 将原有的
defaultProps使用方式替换为新的配置机制 - 确保新老版本间的兼容性
- 保持了原有功能的完整性和一致性
技术实现细节
新的实现采用了更符合现代 React 开发模式的配置方式:
// 旧方式(使用 defaultProps)
SwaggerUI.defaultProps = {
// 默认配置项
};
// 新方式(使用解构默认值)
const {
configProp = SwaggerUI.config.defaults.configProp,
anotherProp = SwaggerUI.config.defaults.anotherProp
} = props;
这种改变不仅解决了 API 过时的问题,还带来了以下优势:
- 更清晰的配置来源
- 更好的类型推断(对于使用 TypeScript 的项目)
- 更灵活的配置覆盖机制
- 更符合现代 React 开发的最佳实践
影响范围
此次升级主要影响:
- Swagger Editor 的核心编辑器组件
- 与 Swagger UI 的集成层
- 配置管理和传递机制
对于最终用户来说,这次升级是完全透明的,不会影响现有功能的使用体验。
总结
Swagger Editor 项目通过这次升级,保持了与底层依赖 Swagger UI React 的同步演进,消除了使用过时 API 的技术债务,为未来的功能开发和维护打下了更好的基础。这也体现了开源项目持续维护和跟进生态系统发展的重要性。
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
暂无简介
Dart
668
154
Ascend Extension for PyTorch
Python
218
235
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
306
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥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
63
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866