VueUse v11中SwipeDirection枚举的变更与迁移指南
2025-05-10 06:46:19作者:郁楠烈Hubert
在VueUse v11版本中,useSwipe组合式API的一个重要变更引起了开发者注意:原先导出的SwipeDirection枚举已被移除,取而代之的是直接使用字符串字面量。这一变更虽然简化了API设计,但也带来了迁移成本。
变更背景
在VueUse v10及更早版本中,开发者可以通过导入SwipeDirection枚举来处理滑动方向判断。这种设计虽然类型安全,但增加了API的复杂度。随着v11版本的发布,核心团队决定简化这一设计,采用更直接的字符串字面量方式。
新旧API对比
旧版本(v10)使用方式:
import { useSwipe, SwipeDirection } from '@vueuse/core'
const { direction } = useSwipe(el)
if (direction.value === SwipeDirection.LEFT) {
// 处理左滑逻辑
}
新版本(v11)使用方式:
import { useSwipe } from '@vueuse/core'
const { direction } = useSwipe(el)
if (direction.value === 'left') {
// 处理左滑逻辑
}
迁移建议
对于正在从v10迁移到v11的项目,开发者需要:
- 移除所有SwipeDirection枚举的导入语句
- 将所有枚举引用替换为对应的字符串字面量
- LEFT → 'left'
- RIGHT → 'right'
- UP → 'up'
- DOWN → 'down'
类型安全考虑
虽然移除了枚举,但TypeScript开发者仍然可以获得类型提示。useSwipe返回的direction是一个Ref类型,其值类型为'left' | 'right' | 'up' | 'down' | null,这保证了类型安全。
设计理念
这一变更体现了VueUse团队简化API设计的理念:
- 减少不必要的抽象层
- 降低学习曲线
- 保持类型安全的同时提高易用性
- 遵循JavaScript/TypeScript社区的趋势(越来越多的库采用字符串字面量而非枚举)
最佳实践
对于新项目,建议直接使用字符串字面量方式。对于大型项目,可以考虑定义常量对象来保持代码一致性:
const SWIPE_DIRECTION = {
LEFT: 'left',
RIGHT: 'right',
UP: 'up',
DOWN: 'down'
} as const
这样既保持了代码可读性,又避免了枚举带来的额外复杂度。
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
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217