首页 > 其他分享 >用 Rust 生成 Ant-Design Table Columns

用 Rust 生成 Ant-Design Table Columns

时间:2023-07-27 12:11:05浏览次数:54  
标签:unwrap Ant json let columns Design swagger data Rust

经常开发表格,是不是已经被手写Ant-Design Table的Columns整烦了?

尤其是ToB项目,表格经常动不动就几十列。每次照着后端给的接口文档一个个配置,太头疼了,主要是有时还会粘错就尴尬了。

那有没有办法能自动生成columns配置呢?

当然可以。

目前后端的接口文档一般是使用Swagger来生成的,Swagger是基于OpenAPI规范的一种实现。(OpenAPI规范是一种描述RESTful API的语言无关的格式,它允许开发者定义API的操作、输入和输出参数、错误响应等信息,并提供了一种规范的方式来描述和交互API。)

那么我们只需要解析Swagger的配置就可以反向生成前端代码。

接下来我们就写个CLI工具来生成Table Columns。

平常我们实现一个CLI工具一般都是用Node,今天我们搞点不一样的,用Rust。

开始咯

swagger.json

打开后端用swagger生成的接口文档中的一个接口,一般是下面这样的,可以看到其json配置文件,如下图:
image

swagger: 2.0表明了这个文档使用的swagger版本,不同版本json配置结构会不同。

paths这里key是接口地址。

可以看到当前接口是“/api/operations/cate/rhythmTableList”。
顺着往下看,“post.responses.200.schema.originalRef”,这就是我们要找的,这个接口对应的返回值定义。

definitions拿到上面的返回值定义,就可以在“definitions”里找到对应的值。
这里是“definitions.ResponseResult«List«CateInsightRhythmListVO»».properties.data.items.originalRef”
通过他就可找到返回的实体类定义CateInsightRhythmListVO

CateInsightRhythmListVO这里就是我们生成Table Columns需要的字段定义了。

CLI

接下来制作命令行工具

起初我使用的是commander-rust,感觉用起来更符合直觉,全程采用macros定义即可。
但到发布的时候才发现,Rust依赖必须有一个确定的版本,commander-rust目前使用的是分支解析。。。
最后还是换了clap

clap的定义就要繁琐些,如下:

#[derive(Parser)]
#[command(author, version)]
#[command(about = "swagger_to - Generate code based on swagger.json")]
struct Cli {
    #[command(subcommand)]
    command: Option,
}

#[derive(Subcommand)]
enum Commands {
    /// Generate table columns for ant-design
    Columns(JSON),
}

#[derive(Args)]
struct JSON {
    /// path/to/swagger.json
    path: Option,
}


这里使用#[command(subcommand)]#[derive(Subcommand)]来定义columns子命令
使用#[derive(Args)]定义了path参数,用来让用户输入swagger.json的路径

实现columns子命令

columns命令实现的工作主要是下面几步:

  1. 读取用户输入的swagger.json

  2. 解析swager.json

  3. 生成ant-design table columns

  4. 生成对应Typescript类型定义

读取用户输入的swagger.json

这里用到了一个crate,serde_json, 他可以将swagger.json转换为对象。

let file = File::open(json).expect("File should open");
let swagger_json: Value = serde_json::from_reader(file).expect("File should be proper JSON");


解析swager.json

有了swagger_json对象,我们就可以按照OpenAPI的结构来解析它。

/// openapi.rs

pub fn parse_openapi(swagger_json: Value) -> Vec {
    let paths = swagger_json["paths"].as_object().unwrap();
    let apis = paths
        .iter()
        .map(|(path, path_value)| {
            let post = path_value["post"].as_object().unwrap();
            let responses = post["responses"].as_object().unwrap();
            let response = responses["200"].as_object().unwrap();
            let schema = response["schema"].as_object().unwrap();
            let original_ref = schema["originalRef"].as_str().unwrap();
            let data = swagger_json["definitions"][original_ref]["properties"]["data"]
                .as_object()
                .unwrap();
            let items = data["items"].as_object().unwrap();
            let original_ref = items["originalRef"].as_str().unwrap();
            let properties = swagger_json["definitions"][original_ref]["properties"]
                .as_object()
                .unwrap();
            let response = properties
                .iter()
                .map(|(key, value)| {
                    let data_type = value["type"].as_str().unwrap();
                    let description = value["description"].as_str().unwrap();
                    ResponseDataItem {
                        key: key.to_string(),
                        data_type: data_type.to_string(),
                        description: description.to_string(),
                    }
                })
                .collect();
            Api {
                path: path.to_string(),
                model_name: original_ref.to_string(),
                response: response,
            }
        })
        .collect();
    return apis;
}


这里我写了一个parse_openapi()方法,用来将swagger.json解析成下面这种形式:

[
  {
    path: 'xxx',
    model_name: 'xxx',
    response: [
      {
        key: '字段key',
        data_type: 'number',
        description: '字段名'
      }
    ]
  }
]


对应的Rust结构定义是这样的:

pub struct ResponseDataItem {
    pub key: String,
    pub data_type: String,
    pub description: String,
}

pub struct Api {
    pub path: String,
    pub model_name: String,
    pub response: Vec<ResponseDataItem>,
}


生成ant-design table columns

有了OpenAPI对象就可以生成Table Column了,这里写了个generate_columns()方法:

/// generator.rs

pub fn generate_columns(apis: &mut Vec) -> String {
    let mut output_text = String::new();
    output_text.push_str("import type { ColumnsType } from 'antd'\n");
    output_text.push_str("import type * as Types from './types'\n");
    output_text.push_str("import * as utils from './utils'\n\n");

    for api in apis {
        let api_name = api.path.split('/').last().unwrap();
        output_text.push_str(
            &format!(
                "export const {}Columns: ColumnsType = [\n",
                api_name,
                api.model_name
            )
        );
        for data_item in api.response.clone() {
            output_text.push_str(
                &format!(
                    "  {{\n    title: '{}',\n    key: '{}',\n    dataIndex: '{}',\n    {}\n  }},\n",
                    data_item.description,
                    data_item.key,
                    data_item.key,
                    get_column_render(data_item.clone())
                )
            );
        }
        output_text.push_str("]\n");
    }

    return output_text;
}


这里主要就是采用字符串模版的形式,将OpenAPI对象遍历生成ts代码。

生成对应Typescript类型定义

Table Columns的类型使用generate_types()来生成,原理和生成columns一样,采用字符串模版:

/// generator.rs

pub fn generate_types(apis: &mut Vec) -> String {
    let mut output_text = String::new();

    for api in apis {
        let api_name = api.path.split('/').last().unwrap();
        output_text.push_str(
            &format!(
                "export type {} = {{\n",
                Some(api.model_name.clone()).unwrap_or(api_name.to_string())
            )
        );
        for data_item in api.response.clone() {
            output_text.push_str(&format!("  {}: {},\n", data_item.key, data_item.data_type));
        }
        output_text.push_str("}\n\n");
    }

    return output_text;
}


main.rs

然后我们在main.rs中分别调用上面这两个方法即可

/// main.rs

let mut apis = parse_openapi(swagger_json);
    let columns = generator::generate_columns(&mut apis);
    let mut columns_ts = File::create("columns.ts").unwrap();
    write!(columns_ts, "{}", columns).expect("Failed to write to output file");
    let types = generator::generate_types(&mut apis);
    let mut types_ts = File::create("types.ts").unwrap();
    write!(types_ts, "{}", types).expect("Failed to write to output file");


对于columns和types分别生成两个文件,columns.ts和types.ts。

!这里有一点需要注意

当时开发的时候对Rust理解不是很深,起初拿到parse_openapi返回的apis我是直接分别传给generate_columns(apis)和generate_types(apis)的。但编译的时候报错了:

image

这对于js很常见的操作竟然在Rust中报错了。原来Rust所谓不依赖运行时垃圾回收而管理变量分配引用的特点就体现在这里。
我就又回去读了遍Rust教程里的“引用和借用”那篇,算是搞懂了。这里实际上是Rust变量所有权、引用和借用的问题。读完了自然你也懂了。

看看效果

安装

cargo install swagger_to


使用

swagger_to columns path/to/swagger.json


会在swagger.json所在同级目录生成三个文件:

columns.tsant-design table columns的定义

types.tscolumns对应的类型定义

utils.tscolumn中render对number类型的字段添加了格式化工具

image

Enjoy

作者:京东零售 于弘达

来源:京东云开发者社区

标签:unwrap,Ant,json,let,columns,Design,swagger,data,Rust
From: https://www.cnblogs.com/jingdongkeji/p/17584618.html

相关文章

  • 【每日一题】Problem 602B. Approximating a Constant Range
    原题解决思路设\([a_l,a_r]\)满足要求,而加入\(a_{r+1}\)则不满足要求,那么根据题目中相邻两数差不超过1,\(a_{r+1}-min([a_l,a_r])=2\quador\quadmax([a_l,a_r])-a_{r+1}\)成立。当有多个\(a_i=(min([a_l,a_r])\quador\quadmax([a_l,a_r]))\)时,取最右边......
  • 036PlantUML画代码逻辑图
    在平时的工作中,经常会遇到绘制时序图、流程图的需求。在要求不高的时候,我们可以选择ProcessOn、Xmind这类工具来绘制,但有时候用代码来画图可能会更高效一点,毕竟没有比程序员更熟悉代码的了。今天给大家推荐一款画图工具PlantUML,可以配合IDEA使用,画图也更高效!一、PlantUML简介la......
  • PlantUML快速指南
    目录什么是PlantUML语法入门复杂图式null什么是PlantUMLPlantUML是一个快速创建UML图形的组件,官网上之所以称它是一个组件,我想主要是因为多数情况下我们都是在Eclipse、NetBenas、Intellijidea、Emacs、Word等软件里来使用PlantUML。PlantUML支持的图形有:sequencediagram,......
  • InDesign (ID) 2018排版设计软件下载和安装教程
    InDesign软件是一个定位于专业排版领域的设计软件,是面向公司专业出版方案的新平台,由Adobe公司于1999年9月1日发布。它是基于一个新的开放的面向对象体系,可实现高度的扩展性,还建立了一个由第三方开发者和系统集成者可以提供自定义杂志、广告设计、目录、零售商设计工作室和报纸出版......
  • Tokyocabinet/Tokyotyrant文档大合集(转)
    1.前言2.参考资料链接3.使用介绍3.1.基本概念3.2.TokyoCabinet简介3.3.性能介绍3.4.tokyotyrant和Memcached的优势比较3.4.1.故障转移3.4.2.日志文件体积小3.4.3.超大数据量下表现出色3.5.安装3.5.1.编译安装tokyocabinet数据库3.5.2.编译安装to......
  • 使用show effective grants查看权限
    1、问题描述用户showgrants显示只有连接权限,但该用户却能执行sbtest.*下的所有操作GreatSQL>\s...Serverversion:8.0.32-24GreatSQL,Release24,Revision3714067bc8c...GreatSQL>showgrants;+---------------------------------------+|Grantsforuser1@1......
  • [爬虫]2.2.2 使用PhantomJS处理JavaScript
    PhantomJS是一个无头(headless)浏览器,它可以解析和执行JavaScript,非常适合用于爬取动态网页。"无头"意味着它可以在没有用户界面的情况下运行,这对于服务器环境和自动化任务非常有用。安装PhantomJS首先,你需要下载并安装PhantomJS。你可以从官方网站下载↗适合你的操作系统的版本......
  • [ARC150F] Constant Sum Subsequence
    ProblemStatementWehaveasequenceofpositiveintegersoflength$N^2$,$A=(A_1,\A_2,\\dots,\A_{N^2})$,andapositiveinteger$S$.Forthissequenceofpositiveintegers,$A_i=A_{i+N}$holdsforpositiveintegers$i\(1\leqi\leqN^2-N)$,an......
  • 使用750设计稿,px转vw,同时兼容vant
    vant官网上推荐使用postcss-px-to-viewport进行转换。postcss-px-to-viewport是一款PostCSS插件,用于将px单位转化为vw/vh单位。因为vant自身使用的是375大小,网上其他的资料也都用375,可是自己使用的是750设计稿,所以想用750的执念就起来了,研究了一番配置如下。npminstal......
  • AntDB快速入门——环境注意项之关闭numa的步骤
    grubby--update-kernel=ALL--args="numa=offtransparent_hugepage=never"grub2-mkconfigsystemctlstoptunedsystemctldisabletuned#重启后,验证grub的cmdline:#在输出的行里面有这个内容:numa=offtransparent_hugepage=never即为正确cat/proc/cmdline#检查......