VerifyTests/Verify 项目中默认值处理机制的优化方案
2025-06-25 19:50:25作者:庞眉杨Will
背景介绍
在VerifyTests/Verify项目中,JSON序列化过程中默认会排除那些等于其默认值的属性。这一设计虽然符合大多数场景的需求,但在某些特殊情况下却会带来不便。例如当数值在零和接近零之间波动时,属性在验证输出中时隐时现会导致测试不稳定。此外,当值为零时,自定义的值转换器可能不会被调用,从而导致测试失败。
现有问题分析
当前项目中,开发者只能通过全局设置DefaultValueHandling = DefaultValueHandling.Include来包含所有默认值属性,但这通常不是理想方案,因为大多数情况下我们确实希望排除默认值属性。缺乏细粒度控制机制使得开发者无法针对特定属性或类型进行灵活配置。
解决方案设计
项目贡献者JustASquid提出了一个优雅的解决方案:在ScrubOrIgnore枚举中新增一个名为AlwaysInclude的值。这个新选项将强制序列化器包含特定属性,即使它的值等于默认值。这种设计具有以下优势:
- 细粒度控制:开发者可以精确控制哪些属性需要始终包含
- 向后兼容:不影响现有功能的正常使用
- 简洁明了:通过枚举值直观表达意图,API设计清晰
替代方案比较
在讨论过程中,还提出了另一种替代方案:将CustomContractResolver设为公开,允许开发者通过子类化来自定义行为。虽然这个方案也能解决问题,但存在以下不足:
- 使用复杂度高:将实现细节暴露给使用者
- 维护成本高:新增公共接口会增加项目的长期维护负担
- 一致性差:不同开发者可能实现出不一致的解决方案
相比之下,AlwaysInclude枚举方案更加优雅和统一,符合项目的一贯设计理念。
实现意义
这一改进将为项目带来以下实际价值:
- 测试稳定性提升:数值在零附近波动时不再导致验证输出不一致
- 转换器可靠性增强:确保自定义值转换器在所有情况下都被调用
- 输出一致性改善:验证输出保持统一和整洁,便于比较
总结
VerifyTests/Verify项目通过引入AlwaysInclude机制,解决了默认值属性处理的痛点问题,为开发者提供了更灵活的配置选项。这一改进既保持了项目原有的简洁性,又增强了特定场景下的实用性,体现了项目团队对开发者需求的敏锐洞察和快速响应能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
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++
850
447
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
239
100
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
10
1
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
451
180
🎉 (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
1.28 K
705