深入解析tiptap编辑器在Jest测试中的对象比较问题
2025-05-05 18:44:03作者:申梦珏Efrain
在基于tiptap编辑器开发时,我们经常会遇到需要编写单元测试的情况。最近有开发者反馈在使用Jest的toMatchObject
方法比较包含tiptap编辑器实例的对象时,出现了"Maximum call stack size exceeded"的错误。这个问题看似简单,但实际上涉及JavaScript对象比较、编辑器内部结构以及测试策略等多个技术点。
问题现象分析
当开发者尝试比较两个包含tiptap编辑器实例的对象时,Jest的toMatchObject
方法会抛出堆栈溢出错误。这是因为tiptap编辑器实例内部包含了大量相互引用的属性,形成了一个复杂的对象图。Jest在深度比较这些对象时,会不断递归遍历这些引用,最终导致调用栈溢出。
技术原理探究
tiptap编辑器基于ProseMirror构建,其内部维护了一个复杂的状态管理系统。编辑器实例包含了许多相互关联的属性,如schema、state、view等,这些属性之间形成了环状引用。当Jest尝试深度比较两个编辑器实例时,它会不断深入这些相互引用的属性,形成无限递归。
解决方案建议
针对这种情况,我们不应该直接比较编辑器实例本身,而是应该比较编辑器的输出内容。tiptap提供了几种获取编辑器内容的方法:
- 使用getJSON()方法:这个方法返回编辑器的内容结构为JSON格式,非常适合用于比较。
- 使用getHTML()方法:如果需要比较HTML输出,可以使用这个方法。
- 比较特定状态:如果确实需要比较编辑器的某些状态,可以提取特定的状态属性进行比较。
最佳实践
在编写tiptap相关的测试时,建议遵循以下原则:
- 避免直接比较复杂实例:对于包含复杂对象图的对象,应该提取关键数据进行比较。
- 明确测试目标:思考你到底想测试什么,是编辑器的内容?还是某个特定的行为?
- 使用适当的断言方法:根据比较的内容选择合适的Jest断言方法。
示例代码改进
针对原始问题中的测试用例,我们可以这样改进:
describe('Editor Content Comparison', () => {
it('should have same content', () => {
const editor1 = new Editor({...});
const editor2 = new Editor({...});
expect(editor1.getJSON()).toEqual(editor2.getJSON());
});
});
总结
在测试包含tiptap编辑器实例的对象时,我们需要特别注意编辑器内部结构的复杂性。直接比较编辑器实例不仅会导致性能问题,还可能引发堆栈溢出错误。通过比较编辑器的输出内容而非实例本身,我们既能实现测试目标,又能避免潜在的问题。这种思路也适用于测试其他包含复杂内部状态的对象。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
- KKimi-K2-InstructKimi-K2-Instruct是月之暗面推出的尖端混合专家语言模型,拥有1万亿总参数和320亿激活参数,专为智能代理任务优化。基于创新的MuonClip优化器训练,模型在知识推理、代码生成和工具调用场景表现卓越,支持128K长上下文处理。作为即用型指令模型,它提供开箱即用的对话能力与自动化工具调用功能,无需复杂配置即可集成到现有系统。模型采用MLA注意力机制和SwiGLU激活函数,在vLLM等主流推理引擎上高效运行,特别适合需要快速响应的智能助手应用。开发者可通过兼容OpenAI/Anthropic的API轻松调用,或基于开源权重进行深度定制。【此简介由AI生成】Python00
cherry-studio
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端TypeScript043GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。04note-gen
一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。TSX02chatgpt-on-wechat
基于大模型搭建的聊天机器人,同时支持 微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉 等接入,可选择GPT3.5/GPT-4o/GPT-o1/ DeepSeek/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/ Gemini/GLM-4/Claude/Kimi/LinkAI,能处理文本、语音和图片,访问操作系统和互联网,支持基于自有知识库进行定制企业智能客服。Python018
热门内容推荐
1 freeCodeCamp英语课程填空题提示缺失问题分析2 freeCodeCamp Cafe Menu项目中link元素的void特性解析3 freeCodeCamp课程中屏幕放大器知识点优化分析4 freeCodeCamp JavaScript高阶函数中的对象引用陷阱解析5 freeCodeCamp全栈开发课程中测验游戏项目的参数顺序问题解析6 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析7 freeCodeCamp 课程中关于角色与职责描述的语法优化建议 8 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议9 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析10 freeCodeCamp论坛排行榜项目中的错误日志规范要求
最新内容推荐
左手Annotators,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手controlnet-openpose-sdxl-1.0,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手ERNIE-4.5-VL-424B-A47B-Paddle,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手m3e-base,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手SDXL-Lightning,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手wav2vec2-base-960h,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手nsfw_image_detection,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手XTTS-v2,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手whisper-large-v3,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩 左手flux-ip-adapter,右手GPT-4:企业AI战略的“开源”与“闭源”之辩
项目优选
收起

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
674
449

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
97
156

React Native鸿蒙化仓库
C++
139
223

🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
52
15

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
113
254

Python - 100天从新手到大师
Python
817
149

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
524
43

🔥Almost最佳后端规范🔥页面现代美观,且专注设计与代码细节的高质量多租户中后台管理系统框架。开箱即用,持续迭代优化,持续提供舒适的开发体验。当前采用技术栈:Spring Boot3(Java17)、Vue3 & Arco Design、TS、Vite5 、Sa-Token、MyBatis Plus、Redisson、FastExcel、CosId、JetCache、JustAuth、Crane4j、Spring Doc、Hutool 等。
AI 编程纪元,从 ContiNew & AI 开始优雅编码,让 AI 也“吃点好的”。
Java
121
29

基于仓颉编程语言构建的 LLM Agent 开发框架,其主要特点包括:Agent DSL、支持 MCP 协议,支持模块化调用,支持任务智能规划。
Cangjie
589
44

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
705
97