Когда используется тип unknown?

Тип unknown в TypeScript — это один из более строгих типов в языке, который используется для обозначения переменной, значение которой может быть чем угодно, но при этом требует дополнительной проверки перед использованием. Это помогает избежать ошибок, связанных с неожиданным использованием переменных с непредсказуемым типом.

Когда использовать тип unknown

1. Безопасная обработка данных: Если вы получаете данные из ненадежного источника (например, API), и не уверены в их типе, следует использовать unknown. Это поможет избежать неполадок, если данные не соответствуют ожидаемому типу.
2. Когда не известен тип заранее: Например, в случаях, когда вы разрабатываете общие функции, которые обрабатывают разные типы данных.

Пример использования

Предположим, у вас есть функция, которая принимает значение, но мы не знаем, что это будет. Мы можем использовать тип unknown:

function processValue(value: unknown): void {
    if (typeof value === "string") {
        console.log("Строка: " + value.toUpperCase());
    } else if (typeof value === "number") {
        console.log("Число: " + (value * 2));
    } else {
        console.log("Тип данных не поддерживается!");
    }
}

// Использование функции с различными типами
processValue("hello"); // Строка: HELLO
processValue(10); // Число: 20
processValue(true); // Тип данных не поддерживается!

Основные отличия от других типов

• В отличие от типа any, который допускает любые операции без проверки, unknown требует подтверждения типа перед использованием. Это добавляет уровень безопасности, который помогает избежать ошибок выполнения.
• В отличие от типа void, который используется для функций, не возвращающих значения, unknown можно использовать в качестве типа переменной.

Заключение

Тип unknown полезен для повышения безопасности типов в приложении. Его использование позволяет предотвратить ошибки, которые могут возникнуть из-за неправильного предположения о типах данных. Таким образом, использование unknown — это хороший подход при работе с динамическими данными или данными из ненадежных источников.