身为一个前端开发,在开发ts项目时,最繁琐的工作应该就是手写接口的数据类型和mock数据,因为这部分工作如果不做,后面写业务逻辑难受,做的话全是复制粘贴类似的重复工作,还挺费时间。下文将给大家介绍一个自动生成ts类型和mock数据的方法,帮助同学们从繁琐得工作中解脱出来。
下面我们将通过一个示例,让大家一起了解一下代码生成的基本过程。
我们以下面这段ts代码为例,一起过一下生成它的基本流程。
export interface TestA {
age: number;
name: string;
other?: boolean;
friends: {
sex?: 1 | 2;
},
cats: number[];
}
我们先思考一个问题,把上述代码写的interface生成需要哪些信息?
通过分析,我们首先需要知道它一共有几个属性,然后要知道哪些属性是必须的,除此以外还需要知道每个属性的类型、枚举等信息。有一种数据格式可以完美的给我们提供我们所需要的数据,它就是JSON Schema。
接触过后端的同学应该都了解过JSON Schema,它是对JSON数据的描述,举个例子,我们定义了下面这个JSON结构:
{
"age": 1,
"name": "测试",
"friends": {
"sex": 1
},
"cats": [
1,
2,
3
],
"other": true
}
我们口头描述下这个json:它有age、name、friends、cats、other5个属性,age属性的类型是number,name属性的类型是string,cats属性的类型是number组成的arry,friends属性是一个object,它有一个sex属性,类型是数字,other属性的类型是boolean。
用JSON Schema的描述如下:
{
"type": "object",
"properties": {
"age": {
"type": "number"
},
"name": {
"type": "string"
},
"cats": {
"type": "array",
"items": {
"type": "number"
}
},
"friends": {
"type": "object",
"properties": {
"sex": {
"type": "number"
},
"required": [
"e"
]
}
},
"other": {
"type": "boolean",
},
"required": [
"a",
"b"
]
}
}
可以看出JSON Schema可以完美的程序化实现我们的口头描述,这个例子比较简单,JSON Schema的描述能力远不止于此,比如枚举,数组的最大长度,数字的最大最小值,是否是必须的等我们常用的属性都能精确描述,所以它也常用于用户输入校验的场景。
看到这个标题,相信大多数同学都已经知道了答案,没错,就是TS AST和TS Compiler api,后者可以生成或者修改TS AST,也可以输出编译后的文件。我们来看一下如何使用TS Compiler API生成抽象语法树并且编译成上文中提的代码。
对应的TS Compiler代码如下:
factory.createInterfaceDeclaration(
undefined,
[factory.createModifier(ts.SyntaxKind.ExportKeyword)],
factory.createIdentifier("TestA"),
undefined,
undefined,
[
factory.createPropertySignature(
undefined,
factory.createIdentifier("age"),
undefined,
factory.createKeywordTypeNode(ts.SyntaxKind.NumberKeyword)
),
factory.createPropertySignature(
undefined,
factory.createIdentifier("name"),
undefined,
factory.createKeywordTypeNode(ts.SyntaxKind.StringKeyword)
),
factory.createPropertySignature(
undefined,
factory.createIdentifier("other"),
factory.createToken(ts.SyntaxKind.QuestionToken),
factory.createKeywordTypeNode(ts.SyntaxKind.BooleanKeyword)
),
factory.createPropertySignature(
undefined,
factory.createIdentifier("friends"),
undefined,
factory.createTypeLiteralNode([factory.createPropertySignature(
undefined,
factory.createIdentifier("sex"),
factory.createToken(ts.SyntaxKind.QuestionToken),
factory.createUnionTypeNode([
factory.createLiteralTypeNode(factory.createNumericLiteral("1")),
factory.createLiteralTypeNode(factory.createNumericLiteral("2"))
])
)])
),
factory.createPropertySignature(
undefined,
factory.createIdentifier("cats"),
undefined,
factory.createArrayTypeNode(factory.createKeywordTypeNode(ts.SyntaxKind.NumberKeyword))
)
]
)
乍一看生成这段简单类型的代码非常复杂,但是仔细一看如果这些方法经过封装,代码会简洁不少,而且目前已经有一些比较成熟的第三方库库,比如ts-morph等。
Ts Compiler Api只有英文文档,而且使用复杂,而且生成不同类型的代码需要调用哪个函数我们不好确定,但我们可以去TS AST View查询,它能根据你输入的TS代码生成对应的抽象语法树和Compiler代码,上述代码就是TS AST View提供的。
factory.createInterfaceDeclaration方法会生成一个interface节点,生成之后,我们还需要调用一个方法将生成的interface打印出来,输出成字符串文件,参考代码如下:
// ast转代码
// 需要将上文factory.createInterfaceDeclaration生成的节点传入
export const genCode = (node: ts.Node, fileName: string) => {
const printer = ts.createPrinter();
const resultFile = ts.createSourceFile(fileName, '', ts.ScriptTarget.Latest, false, ts.ScriptKind.TS);
const result = printer.printNode(
ts.EmitHint.Unspecified,
node,
resultFile
);
return result;
};
美化代码这一步我们应该很熟悉了,相信我们编译器中都装有Prettier,每个前端项目必备的工具,它不仅可以直接格式化我们正在编写的文件,也可以格式化我们手动传入的字符串代码,话不多说,上代码:
import * as prettier from 'prettier';
// 默认的prettier配置
const defaultPrettierOptions = {
singleQuote: true,
trailingComma: 'all',
printWidth: 120,
tabWidth: 2,
proseWrap: 'always',
endOfLine: 'lf',
bracketSpacing: false,
arrowFunctionParentheses: 'avoid',
overrides: [
{
files: '.prettierrc',
options: {
parser: 'json',
},
},
{
files: 'document.ejs',
options: {
parser: 'html',
},
},
],
};
// 格式化美化文件
type prettierFileType = (content:string) => [string, boolean];
export const prettierFile: prettierFileType = (content:string) => {
let result = content;
let hasError = false;
try {
result = prettier.format(content, {
parser: 'typescript',
...defaultPrettierOptions
});
}
catch (error) {
hasError = true;
}
return [result, hasError];
};
这一步比较简单,直接是有node提供的fs Api生成文件即可,代码如下:
// 创建目录
export const mkdir = (dir:string) => {
if (!fs.existsSync(dir)) {
mkdir(path.dirname(dir));
fs.mkdirSync(dir);
}
};
// 写文件
export const writeFile = (folderPath:string, fileName:string, content:string) => {
const filePath = path.join(folderPath, fileName);
mkdir(path.dirname(filePath));
const [prettierContent, hasError] = prettierFile(content);
fs.writeFileSync(filePath, prettierContent, {
encoding: 'utf8',
});
return hasError;
};
上面的流程还缺少重要的一步:数据源JSON Schema谁提供?
这就需要前后端的协同,目前后端已经有了很成熟的生成JSON Schema的工具,比如Swagger,YAPI等。
接入Swagger的后端系项目都能给前端提供swagger.json文件,文件的内容就包括所有接口的详细数据,包括JSON Schema数据。
YAPI和Swagger不同,它是API的集中管理平台,在它上面管理的api我们都可以通过它提供的接口获取的所有api的详细数据,和swagger.json提供的内容大同小异,而且YAPI平台支持导入或者生成swagger.json。
如果有了接口管理平台和制定了相关规范,前后端的协作效率会提升很多,减少沟通成本,而且前端也可以基于管理平台做一些工程效能相关的工作。
上述步骤只是简单的介绍了一下生成ts类型代码的一个思路,这思路下还有有一些难点需要解决的,比如:
经过上面提到的四个步骤,我们了解了生成代码的基本流程,而且每一步的实现方案不是固定的,可以自行选择:
本文只提供了一种工程化生成TS类型、Mock数据等简单可复制代码的思路,实现后能减少一部分劳动密集型的工作内容,让我们更专注于业务逻辑开发。
来自:https://segmentfault.com/a/1190000041399444
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