NgRx平台v19版本迁移指南:关于@ngrx/signals的升级说明
在Angular应用中使用NgRx状态管理库时,从v18升级到v19版本可能会遇到一些关于@ngrx/signals包的特殊情况。本文将详细介绍升级过程中需要注意的关键点,帮助开发者顺利完成迁移。
升级命令显示问题
当项目中仅使用了@ngrx/signals包时,执行ng update命令可能会错误地提示需要更新@ngrx/store包。这是因为在NgRx的包配置中,@ngrx/store被设置为了包组的首要依赖项。
实际上,如果你只使用了@ngrx/signals,应该直接运行以下命令进行升级:
ng update @ngrx/signals@19
升级过程中的常见错误
在执行升级命令时,可能会遇到以下错误:
-
模块找不到错误:系统提示无法找到@angular-devkit/core模块。这是因为schematics工具链中的依赖关系解析出现了问题。
-
迁移失败:升级过程中迁移脚本可能无法正常执行,特别是在处理受保护状态(protected state)相关的迁移时。
解决方案
要解决上述问题,可以采取以下步骤:
-
确保项目中已经安装了所有必要的开发依赖:
npm install @angular-devkit/core --save-dev -
如果升级仍然失败,可以尝试以下替代方案:
- 先升级Angular CLI到最新版本
- 手动更新package.json中的@ngrx/signals版本号
- 删除node_modules和package-lock.json后重新安装依赖
迁移后的验证
升级完成后,建议进行以下验证:
-
检查所有使用了@ngrx/signals的组件和服务,确保状态访问仍然正常工作。
-
特别注意那些使用了受保护状态(protected state)的部分,v19版本可能对这些API做了调整。
-
运行测试套件,确保没有因升级而引入的回归问题。
最佳实践
为了确保平稳升级,建议:
-
在升级前创建代码仓库的备份或分支。
-
分阶段进行升级:先升级Angular核心,再升级NgRx相关包。
-
阅读v19版本的变更日志,了解所有破坏性变更和新特性。
通过遵循这些指南,开发者可以更顺利地完成从NgRx v18到v19的迁移,特别是对于那些仅使用@ngrx/signals包的项目。记住,遇到问题时,社区和官方文档都是宝贵的资源。
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