React Query 中 Mutation Filters 的正确使用方式
在 React Query 的文档中,Mutation Filters 是一个非常有用的功能,它允许开发者根据特定条件筛选出当前正在进行的 mutation 操作。然而,文档中关于 predicate 函数的使用示例存在一个容易忽略但重要的错误。
问题背景
Mutation Filters 的 predicate 函数接收一个 mutation 对象作为参数,开发者可以通过这个对象获取 mutation 的各种状态信息。文档中给出的示例代码试图通过 mutation.options.variables
来访问 mutation 的变量数据,但实际上这是不正确的访问方式。
正确的访问方式
经过对 React Query 源码的分析,我们发现 mutation 的变量实际上是存储在 state
属性中,而不是 options
属性中。因此,正确的访问方式应该是:
await queryClient.isMutating({
predicate: (mutation) => mutation.state.variables?.id === 1,
})
技术细节解析
-
Mutation 对象结构:在 React Query 中,每个 mutation 对象包含多个属性,其中
state
属性存储了 mutation 的当前状态信息,包括 variables、data、error 等。 -
options 属性:虽然 mutation 确实有 options 属性,但它主要包含的是 mutation 的配置信息,如 mutationKey、retry 设置等,而不包含实际的变量数据。
-
类型安全:在使用 TypeScript 时,错误的访问方式会导致类型错误,因为 TypeScript 类型定义中明确显示 variables 存在于 state 而非 options 中。
实际应用建议
在实际开发中使用 Mutation Filters 时,建议:
- 始终通过
mutation.state
访问 mutation 的状态数据 - 对于变量数据,使用
mutation.state.variables
- 结合 TypeScript 的类型提示可以避免这类错误
- 在团队开发中,可以将正确的访问方式封装为工具函数或自定义 hook
总结
这个文档错误虽然看起来很小,但却可能导致开发者在实际使用中遇到困惑和错误。理解 React Query 内部数据结构的设计理念对于正确使用其 API 非常重要。Mutation 的状态数据存储在 state 属性中这一设计,与 React Query 的整体架构思想是一致的,即保持配置(options)和状态(state)的清晰分离。
通过这个案例,我们也看到即使是官方文档也可能存在需要修正的地方,作为开发者,在遇到问题时查阅源码往往能快速找到正确答案。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
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~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









