FuelTS 项目中消息获取接口的标准化改进
2025-05-02 04:57:05作者:段琳惟
在 FuelTS 项目开发过程中,我们发现 Provider 类中两个获取消息的接口存在行为不一致的问题,这可能会给开发者带来困惑和使用上的不便。本文将详细分析这个问题,并探讨其改进方案。
问题背景
FuelTS 是一个 TypeScript SDK,用于与 Fuel 区块链进行交互。在消息处理方面,Provider 类提供了两个关键方法:
getMessages()- 获取多条消息getMessageByNonce()- 根据 nonce 获取单条消息
这两个方法虽然功能相似,但在返回数据的处理上存在明显差异。
当前实现分析
getMessages() 方法
getMessages() 方法返回的是经过完整处理的消息数据,包括:
- 对原始 GraphQL 响应进行了深度解析
- 包含了所有字段,特别是重要的
messageId字段 - 返回结构经过标准化处理
这种实现方式为开发者提供了完整、一致的数据结构,便于后续处理。
getMessageByNonce() 方法
相比之下,getMessageByNonce() 方法存在以下问题:
- 直接返回 GraphQL 的原始响应,没有进行解析处理
- 缺少
messageId等关键字段 - 数据结构与
getMessages()不统一
这种不一致性会导致开发者在处理消息时需要编写额外的适配代码,增加了开发复杂度。
改进方案
为了解决这个问题,我们建议对 getMessageByNonce() 方法进行以下改进:
- 数据解析标准化:采用与
getMessages()相同的解析逻辑,确保返回数据的结构一致 - 字段完整性:确保包含所有必要的字段,特别是
messageId - 错误处理:保持与现有方法一致的错误处理机制
改进后的实现将带来以下好处:
- 统一的 API 行为,降低学习成本
- 减少开发者需要编写的适配代码
- 提高代码的可维护性
- 为未来的功能扩展奠定基础
实现建议
在具体实现上,可以考虑以下步骤:
- 提取
getMessages()中的解析逻辑为独立函数 - 在
getMessageByNonce()中复用这些解析逻辑 - 添加必要的字段映射
- 保持向后兼容性
这种改进不仅解决了当前的问题,还为未来可能的消息处理需求提供了可扩展的基础。
总结
API 设计的一致性是优秀 SDK 的重要特征。通过对 FuelTS 中消息获取接口的标准化改进,我们可以显著提升开发者的使用体验,同时增强代码的可维护性。这种改进也体现了对开发者体验的重视,是项目成熟度提升的重要一步。
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
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
321
🎉 (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
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
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