Mutative 项目中的 Draft 类型与 current 函数类型问题解析
Mutative 是一个 JavaScript 状态管理库,它提供了不可变数据结构的可变操作能力。在最新版本 v1.1.0 中,开发团队针对 Draft 类型和 current 函数的类型系统进行了重要改进,解决了类型系统中的一些关键问题。
Draft 类型与 current 函数的设计初衷
在 Mutative 中,Draft<T> 类型代表了一个可变的、草稿状态的数据结构,而 current() 函数则用于从草稿状态获取当前的实际值。这种设计模式允许开发者在保持不可变数据特性的同时,使用可变操作语法来修改数据。
原始类型系统的问题
在之前的版本中,current() 函数的类型定义存在两个主要问题:
- 当传入
Draft<T>类型参数时,返回类型仍然是Draft<T>,而不是预期的T类型 Draft<T>类型不能直接赋值给T类型,尽管从概念上讲Draft<T>应该是T的子类型
这些问题导致了类型检查时的意外错误,限制了库的灵活性。
类型系统的改进方案
开发团队经过讨论,决定对类型系统进行以下改进:
- 修改
current()函数的类型定义,使其在接收Draft<T>参数时返回T类型:
function current<T>(value: Draft<T>): T;
- 引入新的类型转换函数
castMutable,用于显式地将Draft<T>转换为T:
function castMutable<T>(draft: Draft<T>): T;
技术实现考量
这些改进背后有几个重要的技术考量:
-
类型安全性:虽然
Draft<T>在概念上是T的子类型,但从实现角度看,草稿状态可能包含中间状态,因此直接赋值可能不安全。显式的类型转换函数提供了更好的类型安全保证。 -
向后兼容性:修改
current()的返回类型是一个破坏性变更,因此团队考虑过引入新 API(如getCurrent())来避免影响现有代码。 -
开发者体验:通过改进类型定义,开发者不再需要手动类型断言,代码更加简洁直观。
实际应用示例
改进后的类型系统使得以下代码能够正常工作:
function test<T extends { x: { y: ReadonlySet<string> } }>(base: T): T {
const [draft] = create(base);
const currentValue: T = current(draft); // 现在可以正确类型检查
return currentValue;
}
对于需要将 Draft<T> 赋值给 T 的场景,可以使用新的 castMutable 函数:
function test<T extends { x: { y: ReadonlySet<string> } }>(base: T): T {
const [draft] = create(base);
const mutableValue: T = castMutable(draft);
return mutableValue;
}
总结
Mutative v1.1.0 中的这些类型系统改进,既解决了实际开发中的痛点,又保持了良好的类型安全性。通过精确的类型定义和新增的辅助函数,开发者现在可以更自然地在可变操作和不可变数据之间进行转换,同时享受 TypeScript 类型系统带来的安全保障。
这些改进体现了 Mutative 团队对开发者体验的重视,也展示了如何在实际项目中平衡类型安全性和开发便利性。对于使用 Mutative 进行状态管理的项目来说,升级到 v1.1.0 将带来更流畅的类型检查体验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00