Golang新库Queryfy：请求评论与建议

Golang新库Queryfy：请求评论与建议 大家好，我是社区的新成员，正在学习这里的规则。

我正在开发 Queryfy，这是一个用于验证和查询 map[string]interface{} 数据的库，具有编译时安全性。

问题所在： 在 Go 中处理动态 JSON 数据通常意味着需要在多个工具（用于验证的验证器、用于查询的 gjson、用于转换的 mapstructure）之间做出选择，或者编写大量类型断言代码。

我的解决方案： 提供一个统一的 API，包含类型安全的构建器，为您提供 IDE 自动补全和编译时检查：

schema := builders.Object().
    Field("email", builders.String().Email().Required()).
    Field("items", builders.Array().Of(itemSchema))

// 使用一个连贯的 API 进行验证、查询和转换
err := qf.Validate(data, schema)
value, _ := qf.Query(data, "items[0].price")

零依赖，提供带有路径的清晰错误信息，支持严格和宽松两种验证模式。

我的问题： 这是我第一个重要的开源项目。v0.1.0 版本已经准备就绪并经过测试，但我对以下几点不太确定：

  • 如何在不被压垮的情况下处理贡献
  • 如何建立治理/决策机制
  • 如何在功能请求和保持简洁性之间取得平衡

希望能从成功发展过项目的维护者那里获得建议。你们是如何管理开源项目中的人际方面的？

GitHub:

GitHub - ha1tch/queryfy

工作正在 /docs 子目录中进行。

代码示例：

queryfy/examples at main · ha1tch/queryfy


更多关于Golang新库Queryfy：请求评论与建议的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html

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更多关于Golang新库Queryfy：请求评论与建议的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html


Queryfy 库的设计思路很清晰，解决了 Go 开发中处理动态 JSON 时工具链分散的痛点。统一的类型安全 API 和零依赖的特性是很大的优势。

从技术实现来看，构建器模式（builders.Object()、builders.String().Email()）提供了良好的编译时安全性和开发者体验。以下是一个更具体的示例，展示了验证、查询和转换的连贯使用：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/ha1tch/queryfy"
    "github.com/ha1tch/queryfy/builders"
)

func main() {
    // 定义嵌套 schema
    itemSchema := builders.Object().
        Field("id", builders.Int().Min(1)).
        Field("name", builders.String().MinLength(1).Required()).
        Field("price", builders.Float().Min(0.0))

    userSchema := builders.Object().
        Field("email", builders.String().Email().Required()).
        Field("active", builders.Bool().Default(true)).
        Field("items", builders.Array().Of(itemSchema).MaxLength(10))

    // 测试数据
    data := map[string]interface{}{
        "email": "user@example.com",
        "items": []interface{}{
            map[string]interface{}{"id": 1, "name": "Item A", "price": 29.99},
            map[string]interface{}{"id": 2, "name": "Item B", "price": 49.99},
        },
    }

    // 1. 验证（严格模式）
    if err := queryfy.Validate(data, userSchema, queryfy.Strict()); err != nil {
        fmt.Printf("Validation failed: %v\n", err)
        return
    }

    // 2. 类型安全查询
    price, err := queryfy.Query(data, "items[0].price")
    if err != nil {
        fmt.Printf("Query failed: %v\n", err)
        return
    }
    fmt.Printf("First item price: %v\n", price)

    // 3. 转换到结构体（假设功能已实现）
    type Item struct {
        ID    int     `qf:"id"`
        Name  string  `qf:"name"`
        Price float64 `qf:"price"`
    }
    
    type User struct {
        Email  string `qf:"email"`
        Active bool   `qf:"active"`
        Items  []Item `qf:"items"`
    }
    
    var user User
    if err := queryfy.Transform(data, &user, userSchema); err != nil {
        fmt.Printf("Transform failed: %v\n", err)
        return
    }
    fmt.Printf("User email: %s, Item count: %d\n", user.Email, len(user.Items))
}

错误处理方面，清晰的路径信息（如 items[0].price: must be greater than 0）对调试很有帮助。严格和宽松两种验证模式也覆盖了不同的使用场景。

关于项目维护，建议：

  1. 使用 GitHub Issues 模板规范问题提交
  2. 在 CONTRIBUTING.md 中明确代码规范、测试要求和 PR 流程
  3. 通过 GitHub Discussions 收集功能请求，用投票机制确定优先级
  4. 对于重大变更，使用 GitHub Projects 管理里程碑

技术决策上，保持零依赖的核心原则，新增功能优先考虑扩展构建器而非增加外部依赖。性能方面，后续可考虑缓存编译后的 schema 来优化重复验证场景。

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