pretty-quick项目中使用Prettier格式化TypeScript代码的常见问题解析
问题背景
在Angular项目开发过程中,开发者经常使用pretty-quick工具配合Prettier进行代码格式化。近期有开发者反馈,在格式化包含inject依赖注入语法的TypeScript代码时遇到了语法错误。
具体问题表现
当代码中包含如下语法时:
private readonly modalRef: MatDialogRef<any> = inject(MatDialogRef<any>)
运行pretty-quick会报错:
SyntaxError: '(' expected.
问题根源分析
这个问题本质上与pretty-quick无关,而是Prettier版本与TypeScript语法支持不匹配导致的。具体原因包括:
-
Prettier版本过旧:项目中使用的是Prettier 2.6.2版本,这个版本可能不支持较新的TypeScript语法特性
-
TypeScript语法支持滞后:
inject()函数是Angular 14引入的新依赖注入方式,较旧的Prettier版本可能无法正确解析这种语法 -
解析器不兼容:Prettier内部使用的TypeScript解析器版本可能无法识别最新的语言特性
解决方案
要解决这个问题,开发者可以采取以下措施:
-
升级Prettier版本:将Prettier升级到最新稳定版(目前为3.x版本),新版对TypeScript语法支持更完善
-
检查TypeScript版本:确保项目中TypeScript版本与Angular版本匹配,Angular 14建议使用TypeScript 4.7+
-
验证编辑器集成:如果问题出现在IDE中,需要检查编辑器中的Prettier插件是否使用了正确版本
最佳实践建议
-
保持工具链同步更新:定期更新Prettier和相关格式化工具,确保支持最新的语言特性
-
锁定版本策略:在团队协作项目中,建议锁定Prettier和TypeScript版本,避免因版本差异导致格式化不一致
-
配置检查:验证项目中的.prettierrc配置文件,确保包含必要的TypeScript相关配置
-
渐进式升级:对于大型项目,建议先在小范围测试新版Prettier的格式化效果,再全面升级
通过以上措施,开发者可以避免因工具版本不匹配导致的TypeScript代码格式化问题,保证开发流程的顺畅。
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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
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