AG-Grid v33版本中React Testing Library测试失败的解决方案
问题背景
在AG-Grid升级到v33版本后,许多开发者在使用React Testing Library(RTL)进行测试时遇到了一个共同的问题:无法通过getBy或findBy方法获取到表格列标题(headerName)元素。这个问题在v31版本中并不存在,但在升级到v33后突然出现。
问题现象
开发者提供的示例代码显示,即使是最简单的AG-Grid配置:
<AgGridReact
columnDefs={[
{
field: "test1",
headerName: "Test 1"
},
]}
rowData={[{
test1: "value 123"
}]}
/>
在RTL测试中,列标题"Test 1"无法被找到。通过检查DOM结构发现,ag-header-cell-text元素的内容实际上是空的。
根本原因
经过AG-Grid开发团队的调查,确定这个问题是由于JSDOM(React Testing Library使用的DOM实现)不支持innerText属性导致的。在AG-Grid v33版本中,内部实现可能改变了对innerText的依赖方式,而JSDOM环境无法正确处理这一属性,导致列标题无法正常渲染。
解决方案
AG-Grid团队已经发布了v33.0.4补丁版本专门修复这个问题。开发者只需要将AG-Grid升级到33.0.4或更高版本即可解决RTL测试中列标题无法找到的问题。
技术细节
-
JSDOM的限制:JSDOM是Node.js环境中模拟浏览器DOM的实现,但它并不完全等同于真实浏览器环境。
innerText是一个典型的例子,它在真实浏览器中工作良好,但在JSDOM中支持有限。 -
AG-Grid的渲染机制:AG-Grid在渲染列标题时,可能使用了依赖于
innerText的内部逻辑。当在JSDOM环境中运行时,这种依赖导致了渲染异常。 -
兼容性修复:补丁版本33.0.4修改了内部实现,减少了对
innerText的依赖,或者提供了替代方案,使得在JSDOM环境下也能正确渲染列标题。
最佳实践
-
及时更新:遇到类似问题时,首先检查是否有可用的补丁版本。开源项目通常会快速响应这类兼容性问题。
-
测试环境验证:在升级UI组件库时,特别要注意测试环境的验证,因为测试环境(DOM实现)与真实浏览器环境存在差异。
-
问题排查:当测试失败时,检查实际渲染的DOM结构是有效的排查手段,可以帮助快速定位问题所在。
结论
AG-Grid v33.0.4已经解决了React Testing Library环境下列标题无法识别的问题。开发者只需升级到最新补丁版本即可恢复正常测试功能。这个案例也提醒我们,在测试环境中使用模拟DOM时,需要注意它与真实浏览器环境的差异,特别是在升级依赖库时,要全面验证各种使用场景。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00