ESLint中关于`__proto__`属性重复检测的规则优化
2025-05-07 21:31:05作者:明树来
在JavaScript对象字面量中,__proto__属性具有特殊的行为特性。ESLint的no-dupe-keys规则当前存在一个需要优化的检测逻辑,本文将详细解析这个问题及其技术背景。
问题背景
在JavaScript中,对象字面量可以包含两种形式的__proto__属性定义:
- 普通形式(非计算属性):
{ __proto__: null } - 计算属性形式:
{ ["__proto__"]: null }
这两种形式在语义上有重要区别:
- 普通形式的
__proto__是特殊的原型设置语法 - 计算属性形式的
__proto__只是一个普通的属性名
当前规则的问题
ESLint的no-dupe-keys规则目前将这两种形式视为相同的属性键,导致在以下代码中会错误地报告重复键错误:
({
["__proto__"]: null, // 计算属性,普通属性
__proto__: null // 特殊语法,设置原型
})
技术原理分析
这个问题源于ECMAScript规范对__proto__的特殊处理:
- 当使用普通属性语法时,
__proto__会触发对象原型的设置操作 - 当使用计算属性语法时,
["__proto__"]会被视为普通字符串键的属性
从语言规范角度看,这两种形式实际上是不同的操作,不应该被视为重复键。
解决方案建议
ESLint规则应该进行以下优化:
- 在键名比较时区分计算属性和非计算属性
- 对于
__proto__特殊处理:- 普通形式的
__proto__只与其他普通形式的__proto__比较 - 计算形式的
__proto__只与其他计算形式的__proto__比较
- 普通形式的
影响范围
这个问题主要影响以下场景:
- 需要同时设置原型和拥有
__proto__属性的对象 - 使用计算属性动态生成包含
__proto__键名的对象 - 需要精确控制对象结构的库代码
总结
ESLint作为JavaScript静态分析工具,需要精确反映语言规范的特殊情况。对于__proto__这种具有双重语义的特性,规则应该进行更细致的区分处理,以提供准确的代码质量分析。这个优化将提高规则在边缘情况下的准确性,同时保持其主要功能的完整性。
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