ts-morph项目中的生成器方法声明问题解析
在JavaScript/TypeScript开发中,生成器函数是一种特殊的函数类型,它可以通过function*语法定义,并使用yield关键字来暂停和恢复函数执行。ts-morph作为TypeScript代码操作工具库,提供了强大的API来操作和生成TypeScript代码结构。
问题背景
在ts-morph项目中,当使用MethodDeclarationStructure结构声明一个生成器方法时,虽然可以设置isGenerator属性为true,但在实际生成的代码中,方法的*标记会丢失。这会导致生成的代码不符合预期,特别是当方法体内包含yield语句时,TypeScript编译器会报错。
问题表现
考虑以下两种声明方式:
- 普通函数声明:
function* foo(): IterableIterator<number> {
yield 1;
yield 2;
}
- 类方法声明:
class MyClass {
* foo(): IterableIterator<number> {
yield 1;
yield 2;
}
}
使用ts-morph创建这两种结构时,普通函数能正确生成*标记,但类方法却会丢失这个标记,导致生成的代码无效。
技术分析
这个问题源于ts-morph内部的结构打印机实现差异。在FunctionDeclarationStructurePrinter中,正确地处理了isGenerator标志,但在MethodDeclarationStructurePrinter中却遗漏了这一逻辑。
生成器方法的*标记位置在类方法和普通函数中有所不同:
- 普通函数:
function*关键字直接包含* - 类方法:
*位于方法名前
这种语法差异可能是导致实现不一致的原因之一。
解决方案
修复方案相对简单,只需在MethodDeclarationStructurePrinter中添加对isGenerator标志的处理逻辑,类似于FunctionDeclarationStructurePrinter中的实现。具体来说,需要在打印方法名之前检查isGenerator标志,并在适当位置输出*标记。
影响范围
这个修复将影响所有使用ts-morph生成包含生成器方法的类结构的场景。对于现有代码,如果依赖当前行为(即不生成*标记),可能需要进行调整。
最佳实践
在使用ts-morph声明生成器方法时,建议:
- 始终设置
isGenerator: true - 确保返回类型正确设置为生成器类型(如
IterableIterator<T>) - 在方法体内正确使用
yield语句
总结
ts-morph作为TypeScript代码操作工具,其结构打印机的实现需要精确反映TypeScript语法规则。这个问题的修复将提高工具在生成器方法处理上的准确性,确保生成的代码符合TypeScript语法规范。对于开发者而言,了解这类底层细节有助于更好地使用工具API,并在遇到问题时能够快速定位原因。
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