理解eslint-plugin-import中import与require混用的问题
2025-06-06 23:59:47作者:胡易黎Nicole
在JavaScript/TypeScript开发中,我们经常会遇到需要同时使用ES模块的import语法和CommonJS的require语法的情况。然而,根据eslint-plugin-import的最佳实践,这种混用方式是不被推荐的。
问题现象
当开发者在同一个文件中混用import和require时,eslint-plugin-import的newline-after-import规则可能会出现识别问题。具体表现为:
import moment from "moment";
import utils from "@/utils" // 这里会提示需要换行
const dataJson = require("./data.json");
尽管配置了"newlines-between":"never",ESLint仍然会要求在最后一个import语句后添加空行,而实际上开发者可能希望保持紧凑的代码风格。
根本原因
这个问题的根源在于混合使用两种不同的模块系统。eslint-plugin-import的设计初衷是鼓励开发者统一使用ES模块语法,因此当检测到require语句时,其规则可能会出现预期之外的行为。
解决方案
正确的做法是避免在同一文件中混用import和require。对于现代JavaScript/TypeScript项目,建议:
- 统一使用ES模块的
import语法 - 将
require('./data.json')改为import dataJson from './data.json' - 如果必须使用
require,考虑将相关代码分离到单独的文件中
最佳实践
除了解决这个特定问题外,还应该注意:
- 保持ESLint版本的更新(当前推荐使用ESLint 8.x)
- 统一项目的模块系统,避免混用
- 合理配置
import/order规则,保持代码风格一致 - 对于JSON文件,现代打包工具通常都支持直接通过
import导入
通过遵循这些最佳实践,不仅可以避免eslint-plugin-import的规则冲突,还能使代码更加规范、易于维护。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868