Embroider 和 pnpm 都要求套件正確聲明其依賴項:列出依賴項(當且僅)如果使用了它。
在使用yarn@v1的大型單一儲存庫(考慮帶有許多Ember插件和Node套件的Ember應用程式)時很難做到這一點。開發人員可能會忘記更新 package.json,因為即使缺少依賴項,Ember 應用程式也可以建置和運行,只要從另一個套件中拉入即可。
因此,建置和運行都無法告訴我們某個套件是否未正確聲明其依賴項。我們還能如何修復 package.json 以便引入 Embroidery 和 pnpm?
給定一個文件,我們可以看到應該存在哪些依賴項,因為我們知道 JavaScript 和 Ember 是如何運作的。
例如,要顯示 JavaScript(或 TypeScript)文件,
import { setupIntl } from 'ember-intl/test-support'; import { setupRenderingTest as upstreamSetupRenderingTest } from 'ember-qunit'; export function setupRenderingTest(hooks, options) { upstreamSetupRenderingTest(hooks, options); // Additional setup for rendering tests can be done here. setupIntl(hooks, 'de-de'); }
從 import 語句中我們可以看出該套件依賴 ember-intl 和 ember-qunit。
並且,如果要顯示範本文件,
{{page-title "My App"}} <WelcomePage /> {{outlet}}
我們對 Ember 及其插件生態系統的了解分別引導我們進入 ember-page-title、ember-welcome-page 和 ember-source。即使事情是隱式的(例如雙花括號中的歧義、模組解析、服務注入),由於 Ember 強大的約定,我們也可以高精度地猜測資產的來源。
不過,我們不應該手動檢查每個包中的每個文件。這既耗時又容易出錯。
相反,我們使用@codemod-utils來寫一個codemod(實際上是一個linter)。對於每個套件,codemod 都會解析相關內容並建立應該存在的依賴項清單(「實際」)。然後,它將清單與 package.json 中的清單進行比較(「預期」)。
要分析隱式程式碼,需要有一個已知資產清單(一次性建立),它將我們想要考慮的每個套件對應到其資產。我們可以使用 Map 來記錄這些資訊。
const KNOWN_ASSETS = new Map([ [ 'ember-intl', { helpers: [ 'format-date', 'format-list', 'format-message', 'format-number', 'format-relative', 'format-time', 't', ], services: ['intl'], }, ], [ 'ember-page-title', { helpers: ['page-title'], services: ['page-title'], }, ], [ 'ember-welcome-page', { components: ['welcome-page'], }, ], ]);
現在,由於 Ember 的工作原理,對 import 語句的簡單分析可能會導致誤報。舉例:
import Route from '@ember/routing/route'; import fetch from 'fetch';
當我們不提供正確的上下文時(即此程式碼適用於 Ember),codemod 會將 @ember/routing 和 fetch 視為依賴項,而不是 ember-source 和(可能)ember-fetch。 codemod 應該以我們可以輕鬆檢查誤報的方式呈現其分析。
// Results for my-package-37 { missingDependencies: [ 'ember-asset-loader', 'ember-truth-helpers' ], unusedDependencies: [ '@babel/core', 'ember-auto-import', 'ember-cli-babel' ], unknowns: [ 'Services - host-router (addon/routes/registration.ts)', ] }
我(幾天內)建立的 codemod 在 49 秒內分析了包含 129 個套件的生產儲存庫。總共有 12,377 個文件,但 codemod 只知道分析其中的 6,013 個(不到一半)。平均每個檔案 0.008 秒,每個包 0.38 秒!
要了解有關編寫 codemod 的更多信息,請查看 @codemod-utils 的主要教程。
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