FluentAssertions 6.12.1 版本中私有成员匹配规则的变更解析
在 FluentAssertions 6.12.1 版本中,用户可能会遇到一个关于私有成员匹配规则的行为变更。这个变更影响了自定义 IMemberSelectionRule
实现中对私有字段的处理方式,导致原本在 6.12.0 及更早版本中能够正常工作的代码在新版本中出现断言失败。
问题背景
在 FluentAssertions 中,用户可以通过实现 IMemberSelectionRule
接口来自定义成员选择规则。一个常见的用例是选择对象的私有字段进行比较。在 6.12.0 及更早版本中,即使用户只实现了 IMemberSelectionRule
来选择私有字段,系统也能正常工作,因为底层实现会"意外地"匹配这些私有字段。
变更原因
这个行为在 6.12.1 版本中被修正了。根本原因是 FluentAssertions 原本就不打算支持私有和受保护字段的自动匹配。之前的版本中存在一个实现上的疏忽,使得私有字段能够被匹配。在 6.12.1 版本中,这个疏忽被修复了,特别是在支持显式实现的属性时,这个修复导致了行为的变更。
技术细节
在 FluentAssertions 的断言机制中,成员匹配实际上分为两个阶段:
- 成员选择阶段:通过
IMemberSelectionRule
决定哪些成员应该参与比较 - 成员匹配阶段:通过
IMemberMatchingRule
决定如何匹配两个对象中的成员
在 6.12.1 之前,即使没有显式实现 IMemberMatchingRule
,系统也会"意外"匹配私有字段。但在新版本中,必须同时实现这两个接口才能完成私有字段的完整匹配流程。
解决方案
如果用户需要在 6.12.1 及更高版本中继续比较私有字段,需要同时实现两个接口:
IMemberSelectionRule
:用于选择私有字段IMemberMatchingRule
:用于匹配私有字段
这种设计实际上更加合理和明确,因为它分离了成员选择和成员匹配这两个不同的关注点,使系统的行为更加可预测和可维护。
最佳实践
对于需要比较私有成员的场景,建议:
- 明确实现两个接口来完整控制成员选择和匹配过程
- 在测试文档中记录这种特殊比较的需求和实现
- 考虑是否真的需要比较私有成员,或者是否可以通过其他设计(如暴露必要属性)来简化测试
这种变更虽然导致了向后兼容性问题,但从长远来看,它使框架的行为更加一致和可预测,符合 FluentAssertions 的设计原则。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~050CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0302- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









