Dart SDK中变量重写自动补全的优化与改进
引言
在Dart语言开发中,类的继承和方法重写是非常常见的操作。Dart SDK的分析器提供了强大的代码补全功能,帮助开发者快速生成重写代码。本文将深入探讨Dart SDK中关于变量重写自动补全功能的优化过程,特别是如何区分getter和setter的补全建议。
问题背景
在Dart中,当我们继承一个类并想重写其成员时,通常会在成员前添加@override注解。分析器的代码补全功能可以帮助开发者快速生成这些重写代码。然而,在处理变量重写时,现有的补全功能存在一个明显的不足:它无法区分变量的getter和setter方法。
考虑以下代码示例:
class A {
A(this.value);
int value;
}
class B extends A {
B(super.value);
@override^
}
当开发者在^位置请求代码补全并输入value时,分析器会提供补全建议,但无法明确区分这是对getter还是setter的重写。
技术实现分析
现有补全机制
Dart分析器目前的补全机制会显示成员名称和类型信息,但对于变量这种同时包含getter和setter的成员,它只提供一个统一的补全项。这在某些情况下会导致开发者困惑,特别是当他们需要明确重写getter或setter时。
改进方案
为了解决这个问题,开发团队决定在补全建议的详细信息区域添加getter/setter标识。这个区域通常用于显示导入库的URI信息,但在这种情况下被重新利用来提供更多上下文信息。
改进后的补全建议会显示:
- 对于getter:
int get value - 对于setter:
set value(int)
这种表示方式更清晰地展示了补全项的实际含义,帮助开发者做出更准确的选择。
实现细节
协议支持
这个改进涉及到Dart分析器的两种协议支持:
- LSP协议:完全支持这种改进,因为它有
label、filterText和insertText三个独立字段,可以分别控制显示内容、过滤文本和实际插入的代码。 - 传统协议:由于只有
displayText和completion两个字段,实现起来较为受限。团队决定在这种情况下,将额外信息附加到显示文本的末尾。
显示优化
为了保持一致性,团队还考虑了以下几点:
- 无论开发者是否已经开始输入
@override,补全建议都会显示override前缀 - 对于setter,补全建议会包含参数类型信息
- 显示格式保持简洁明了,便于快速扫描
实际效果
改进后的补全建议在实际使用中表现出色。例如,对于noSuchMethod这种较长的成员名称,补全建议依然能够清晰展示所有必要信息,而不会因为空间限制导致信息不完整。
总结
Dart SDK团队通过这次优化,显著提升了变量重写自动补全功能的实用性和准确性。这一改进不仅解决了getter/setter区分的问题,还通过精心设计的显示格式,确保了在各种情况下的可读性和一致性。
对于Dart开发者来说,这意味着在继承和重写类成员时,能够获得更精确、更有帮助的代码补全建议,从而提升开发效率和代码质量。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00