Permix项目实例创建与权限管理指南
2025-06-24 08:14:17作者:乔或婵
什么是Permix实例
Permix实例是整个权限管理系统的核心入口点,它负责处理所有权限检查请求。在Permix项目中,每个应用通常只需要一个主实例,这个实例会贯穿整个应用的权限检查流程。
创建Permix实例
要创建一个Permix实例,我们需要使用createPermix函数:
import { createPermix } from 'permix'
const permix = createPermix<{
post: {
action: 'create' | 'edit'
}
}>()
TypeScript类型支持
Permix在设计时就充分考虑了类型安全,通过TypeScript的泛型系统提供了强大的类型检查和自动补全功能。
1. 定义动作类型
在创建实例时,我们需要为每个实体定义可能的操作类型:
const permix = createPermix<{
post: {
action: 'create' | 'edit' | 'delete' // 定义文章实体的操作类型
},
user: {
action: 'view' | 'update' // 定义用户实体的操作类型
}
}>()
2. 实体数据类型定义(推荐)
为了获得更好的类型安全,建议为每个实体定义数据类型:
interface Post {
id: string
author: string
content: string
isPublished: boolean
}
const permix = createPermix<{
post: {
dataType: Post // 指定文章实体的数据类型
action: 'create' | 'edit'
}
}>()
这样在编写权限规则时,可以获得完整的类型提示和检查。
3. 分离权限定义
对于大型项目,建议将权限定义与实例创建分离:
import type { PermixDefinition } from 'permix'
// 单独定义权限结构
type AppPermissions = PermixDefinition<{
post: {
dataType: Post
action: 'create' | 'edit' | 'publish'
}
}>
// 创建实例时使用定义好的类型
const permix = createPermix<AppPermissions>()
JavaScript使用方式
即使不使用TypeScript,Permix也能正常工作:
const permix = createPermix()
permix.setup({
post: {
create: true,
edit: (post) => post.author === currentUser.id
}
})
初始化权限规则
Permix支持在创建实例时直接初始化权限规则:
const permix = createPermix<{
post: {
action: 'create' | 'edit'
}
}>({
post: {
create: true, // 允许创建文章
edit: false // 默认禁止编辑文章
}
})
这种方式特别适合以下场景:
- 权限规则在应用启动时就已知
- 不需要异步加载权限
- 需要立即进行权限检查
最佳实践建议
- 始终使用泛型:即使使用JavaScript,也建议添加类型定义以获得更好的开发体验
- 合理组织权限结构:按业务模块划分权限实体
- 考虑数据敏感性:对于敏感操作,建议使用函数式权限检查
- 性能考虑:对于复杂权限逻辑,考虑使用memoization优化
常见问题解答
Q: 为什么我的权限检查没有类型提示?
A: 请确保正确设置了泛型类型,特别是dataType的定义。
Q: 能否动态修改权限结构?
A: Permix的权限结构在创建实例时就固定了,但具体的规则可以通过setup方法动态更新。
Q: 如何处理异步权限检查? A: Permix本身不直接支持异步权限检查,但可以在规则函数中使用Promise,然后在业务代码中处理异步逻辑。
通过本文的介绍,你应该已经掌握了如何在Permix项目中创建和管理权限实例。合理使用这些功能,可以构建出既安全又易于维护的权限系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
6
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
271
2.55 K
暂无简介
Dart
561
125
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
170
12
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
128
105
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
357
1.85 K
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!
C
1.02 K
440
🎉 (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
1.03 K
606
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
732
70