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。
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。C042
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。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。C01
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TSX0121
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