Middy.js 在CommonJS模式下TypeScript编译问题的解决方案
问题背景
在使用Middy.js中间件框架时,许多开发者从v3升级到v4版本时遇到了TypeScript编译问题。特别是在使用CommonJS模块系统的项目中,当尝试导入@middy/core模块时,TypeScript编译器会报错,提示这是一个ECMAScript模块,无法用require方式导入。
错误现象
典型的错误信息如下:
error TS1479: The current文件是一个CommonJS模块,其导入将产生'require'调用;然而,引用的文件是一个ECMAScript模块,无法用'require'导入。考虑使用动态'import("@middy/core")'调用替代。
问题根源
这个问题主要源于TypeScript的模块解析策略与Middy.js的模块定义方式之间的不匹配。当TypeScript配置中使用moduleResolution: "node16"时,编译器会严格检查模块类型,而Middy.js v4虽然声称支持CommonJS,但其模块定义方式被TypeScript识别为ESM模块。
解决方案
经过技术社区的研究,发现有以下几种解决方案:
-
调整TypeScript配置
将moduleResolution从"node16"改为"node",同时确保module设置为"commonjs"。这种配置方式让TypeScript以更宽松的方式处理模块解析,兼容CommonJS和ESM混合使用的情况。 -
使用动态导入
虽然技术上可行,但这种方法会显著改变代码结构,所有基于middy的函数定义都需要改为异步方式,可能带来较大的重构成本。 -
等待Middy v6
Node.js 20引入了--experimental-require-module标志,Middy v6将支持这一新特性,可能提供更好的解决方案。
推荐方案
对于大多数仍在使用CommonJS的项目,推荐采用第一种方案,即调整TypeScript配置:
{
"compilerOptions": {
"moduleResolution": "node",
"module": "commonjs"
}
}
这种修改最小化了对现有代码的影响,同时解决了模块导入问题。
注意事项
-
这种解决方案适用于Middy v4.x版本,v5及更高版本主要面向ESM模块系统。
-
如果项目未来计划迁移到ESM模块系统,建议在适当时机进行全面迁移,而不是长期依赖这种变通方案。
-
在大型项目中修改模块解析策略可能会影响其他依赖项,建议在修改后进行全面的测试。
总结
Middy.js作为AWS Lambda中间件框架,在v4版本确实支持CommonJS,但需要适当的TypeScript配置才能正常工作。通过调整模块解析策略,开发者可以平滑地从v3升级到v4,而无需立即迁移到ESM模块系统。这为那些尚未准备好全面迁移到ESM的项目提供了宝贵的过渡方案。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
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
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