NSwag中枚举类型生成问题的解决方案
2025-05-31 15:32:46作者:董灵辛Dennis
问题背景
在使用NSwag工具从C#代码生成TypeScript客户端时,许多开发者会遇到枚举类型生成不符合预期的问题。特别是在从NSwag 13.x版本升级到14.x版本后,枚举的生成方式发生了变化,导致生成的TypeScript代码不符合项目需求。
典型问题表现
在NSwag 13.x版本中,C#枚举会被正确地生成为带有名称和对应值的TypeScript枚举:
export enum ChronoUserPersonalRights {
NoRights = 0,
ReadWrite = 1,
ReadOnly = 2,
}
但在升级到14.x版本后,生成的枚举变成了数字索引形式:
export enum ChronoUserPersonalRights {
_0 = 0,
_1 = 1,
_2 = 2,
}
或者在某些配置下,会生成不带数值的字符串枚举:
export enum ChronoUserRightsEnum {
Firma = "Firma",
Department = "Department",
Person = "Person",
}
解决方案
要解决这个问题,需要在.NET应用程序的启动配置中添加JSON序列化选项,明确指定枚举的序列化方式:
services.AddControllersWithViews().AddJsonOptions(o =>
o.JsonSerializerOptions.Converters.Add(new JsonStringEnumConverter())
);
这个配置告诉ASP.NET Core使用字符串而非数字来序列化枚举值。但这样配置后,生成的TypeScript枚举会丢失原始的数字值,只保留字符串表示。
完整解决方案
为了同时保留枚举的名称和数值,需要进行以下完整配置:
- 服务端配置:
在Startup.cs或Program.cs中,配置JSON序列化选项:
services.AddControllers()
.AddJsonOptions(options =>
{
// 保留枚举的原始数值
options.JsonSerializerOptions.Converters.Add(new JsonStringEnumConverter(JsonNamingPolicy.CamelCase, false));
});
- NSwag配置:
在nswag.json配置文件中,确保enumStyle设置为"Enum":
"codeGenerators": {
"openApiToTypeScriptClient": {
"enumStyle": "Enum",
// 其他配置...
}
}
深入理解
这个问题的根源在于NSwag 14.x版本对OpenAPI/Swagger规范的更严格遵循。在OpenAPI规范中,枚举可以有多种表示方式:
- 整数枚举:直接使用枚举的底层数值
- 字符串枚举:使用枚举成员的名称
- 描述性枚举:使用枚举成员上的Description特性
NSwag 14.x默认行为的变化反映了对规范更严格的遵循,但也带来了与之前版本的兼容性问题。通过适当的配置,开发者可以控制枚举的生成方式,使其符合项目需求。
最佳实践
- 明确指定枚举序列化方式:在服务端明确配置枚举的序列化行为,避免依赖默认值
- 保持前后端一致:确保TypeScript客户端生成的枚举与服务端定义保持一致
- 考虑兼容性:在升级NSwag版本时,检查枚举生成方式的变化,必要时调整配置
- 文档化约定:在团队中明确枚举的序列化和生成规范,避免不同开发者采用不同方式
通过以上方法,开发者可以有效地控制NSwag生成枚举类型的方式,确保生成的TypeScript代码符合项目需求。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.9 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
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++
661
312
🎉 (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
1.2 K
655
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1