React Query在Angular项目中导入QueryClient的常见问题解析
问题背景
在使用React Query的Angular适配器(@tanstack/angular-query-experimental)时,开发者可能会遇到TypeScript报错:"Module declares 'QueryClient' locally, but it is not exported"。这个错误通常发生在项目配置不匹配的情况下,特别是在TypeScript配置和模块解析方面。
问题分析
这个错误表明TypeScript编译器无法正确解析从@tanstack/angular-query-experimental模块导入的QueryClient类型。虽然模块内部确实声明了这个类型,但由于某些配置问题,TypeScript无法将其识别为导出项。
解决方案
根据开发者反馈,这个问题通常与TypeScript配置(tsconfig.json)有关。以下是两种可能的解决方案:
-
更新TypeScript配置: 使用Angular CLI创建项目时的默认TypeScript配置通常能解决这个问题。关键配置项包括:
{ "skipLibCheck": true, "isolatedModules": true, "moduleResolution": "bundler" } -
检查开发环境: 确保开发环境(如StackBlitz)使用正确的模板(WebContainers而非旧版Angular模板)。
最佳实践建议
-
保持配置一致性: 对于Angular项目,建议始终使用Angular CLI生成的默认TypeScript配置,除非有特殊需求。
-
版本兼容性检查: 确保使用的@tanstack/angular-query-experimental版本与项目中的其他依赖(特别是Angular和TypeScript)兼容。
-
逐步排查: 如果遇到类似问题,可以尝试逐步修改TypeScript配置,观察哪项配置影响了模块解析。
总结
这类模块导出问题在混合使用不同技术栈时较为常见。通过合理配置TypeScript的模块解析策略,可以确保React Query在Angular项目中的顺利集成。开发者应特别注意保持项目配置的规范性和一致性,避免因配置差异导致的兼容性问题。
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