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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。

TS代码生成基本流程

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[];
}

第一步:选定数据源

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。

第二步:选定代码生成工具

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 ASTTS 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;
};

第三步:美化输出的代码

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];
};

第四步:将生成的代码写入我们的文件

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;
};

前后端的协同

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SwaggerYAPI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

难点攻克

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:

  • 实际开发中我们需要注释,但TS Compiler API不能生成注释:这个问题我们可以通过再代码的string生成之后然后在对应的地方手动插入注释的方式解决
  • 实际业务的类型可能非常复杂,嵌套层次很深:这个问题我们可以通过递归函数来解决
  • 已经生成的类型代码,如果API有改动,应该怎么办,或者新增的API要和原来生成的放的一个文件下,这种情况怎么处理?TS ComPiler API是可以读取源文件的,就是已经存在的文件也是可以读取的,我们可以读取源文件然后再利用Compiler API修改它的抽象语法树实现修改或者追加类型的功能
  • 前后端的协同问题:这个就需要找leader解决了。

总结

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:

  • 在数据源选择的问题上,我们除了JSON Schema还可以选择原始的json数据当作数据源,只是生成的类型不是那么精准,在这推荐一个很好用的网站:JSON2TS
  • 代码生成工具我们也可以用常用的一些模板引擎来生成,比如NunjucksEJS等,它们不仅可以生成HTML,也可以生成任何格式的文件,并且能够返回生成的字符串。
  • 代码美化这步还是推荐使用prettier。
  • 对于前端来说,目前最好的输出文件的方式就是Node了。
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。

参考文献


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