ESLint插件Unicorn中prefer-query-selector规则的扩展建议
在现代前端开发中,DOM操作是不可避免的重要部分。ESLint插件Unicorn中的prefer-query-selector规则旨在推动开发者使用更现代的DOM查询方法,替代传统的获取元素方式。本文将探讨一个关于扩展该规则的有价值建议。
prefer-query-selector规则目前主要针对getElementById和getElementsByClassName等方法,建议开发者改用querySelector和querySelectorAll等更灵活的CSS选择器查询方式。然而,DOM API中还有一个较少被提及但同样重要的方法——getElementsByName尚未被纳入该规则的检查范围。
getElementsByName方法用于通过name属性获取元素集合,它在表单处理等场景中特别有用。虽然这个方法有其特定用途,但从代码一致性和现代实践的角度考虑,使用querySelectorAll('[name="value"]')可能是更好的选择。这种替代方式不仅保持了查询方法的一致性,还能利用CSS选择器的强大功能进行更复杂的查询。
从技术实现角度看,将getElementsByName纳入prefer-query-selector规则的检查范围是合理且有益的。这可以进一步统一项目的DOM查询方式,减少代码中混杂不同查询方法的情况。同时,这种改变不会带来任何功能上的损失,因为CSS属性选择器完全可以覆盖getElementsByName的所有功能。
对于开发者而言,这种规则的扩展意味着更一致的代码风格和更现代的实践方式。当项目需要重构或维护时,统一的查询方法能显著提高代码的可读性和可维护性。此外,使用CSS选择器的方式也更符合现代前端开发的趋势,便于开发者在一个统一的模式下思考和编写DOM查询代码。
在实际开发中,建议团队评估这一规则的扩展是否适合他们的项目。虽然统一使用querySelector系列方法有其优势,但在某些特定场景下,直接使用getElementsByName可能更直观。团队应根据项目实际情况和编码规范来决定是否采纳这一建议。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00