Type-Challenges项目中的PickByType类型解析
在TypeScript类型编程中,我们经常需要根据某些条件从对象类型中筛选出特定的属性。Type-Challenges项目中的PickByType挑战就是一个很好的练习,它要求我们实现一个类型工具,能够从一个对象类型中挑选出所有值为指定类型的属性。
问题描述
PickByType类型工具需要接收两个泛型参数:
- 一个对象类型Obj
- 一个目标类型T
它的功能是返回一个新的对象类型,这个新类型只包含原对象中那些值类型为T的属性。
解决方案分析
给出的解决方案非常简洁而优雅:
type PickByType<Obj extends Record<any, any>, T> = {
[k in keyof Obj as Obj[k] extends T ? k : never]: Obj[k]
}
让我们分解这个解决方案的各个部分:
-
泛型约束:
Obj extends Record<any, any>
确保第一个参数必须是一个对象类型。 -
映射类型:使用
[k in keyof Obj]
语法遍历对象的所有键。 -
键重映射:通过
as
关键字进行条件判断,这是TypeScript 4.1引入的特性。这里使用了Obj[k] extends T ? k : never
来判断当前属性的值类型是否匹配目标类型T。 -
条件判断:如果值类型匹配,则保留该键(k),否则映射为never类型(相当于过滤掉该属性)。
-
值类型保留:对于保留的键,其值类型保持原样
Obj[k]
。
技术细节深入
键重映射(as子句)
TypeScript 4.1引入的键重映射功能是这个解决方案的核心。它允许我们在映射类型中对键进行转换或过滤。当条件不满足时返回never,TypeScript会自动从结果类型中排除这些键。
类型兼容性
使用extends
进行类型检查意味着它会考虑类型兼容性。例如,如果T是number
,那么Obj[k]
为1 | 2 | 3
也会被视为匹配,因为字面量类型是number的子类型。
对比Pick工具类型
与内置的Pick类型不同,PickByType是根据值类型而非键名来筛选属性。Pick需要明确指定要保留的键,而PickByType则是基于类型条件自动筛选。
实际应用场景
这种类型工具在实际开发中非常有用,例如:
- 从配置对象中提取所有函数类型的属性用于事件处理
- 从API响应类型中过滤出所有字符串类型的字段
- 在表单验证中分离出需要特殊处理的特定类型字段
扩展思考
这个基础实现还可以进一步扩展:
- 添加严格模式检查,使用
T extends Obj[k]
进行双向验证 - 支持嵌套对象的属性筛选
- 添加对联合类型的特殊处理逻辑
总结
PickByType是一个展示TypeScript高级类型编程能力的典型案例。它巧妙地结合了映射类型、条件类型和键重映射等特性,实现了基于值类型的属性筛选功能。理解这种类型工具的实现原理,有助于我们更好地掌握TypeScript的类型系统,并能够根据实际需求开发出更复杂的类型工具。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~062CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









