Storybook Vitest插件中预览配置脚本加载问题的分析与解决方案
2025-04-29 23:15:48作者:吴年前Myrtle
问题背景
在Storybook项目中,开发者经常需要在预览环境中注入自定义脚本或样式。通常我们会通过previewHead或previewBody配置项来实现这一需求,例如在.storybook/main.js中:
export default {
previewHead: (head) => `
${head}
${
process.env.ANALYTICS_ID ? '<script src="https://cdn.example.com/analytics.js"></script>' : ''
}
`,
};
然而,当使用Storybook的Vitest插件进行组件测试时,这些自定义脚本却无法正常工作。这是因为Vitest插件目前没有正确处理Storybook的预览配置,导致测试环境与实际的Storybook预览环境存在差异。
问题影响
这种不一致性会带来几个实际问题:
- 测试结果不准确:如果组件依赖这些注入的脚本或样式,测试结果可能与实际运行效果不符
- 环境差异:开发者在Storybook中看到的效果与测试结果不一致,增加了调试难度
- 功能缺失:如分析脚本、全局样式等关键功能在测试中失效
技术分析
Vitest作为Vite原生的测试框架,其运行机制与Storybook的预览环境有所不同。Storybook在构建预览页面时会处理previewHead和previewBody配置,而Vitest默认不会考虑这些配置。
Vite提供了transformIndexHtml插件钩子,可以在构建过程中修改HTML内容。这正是解决这个问题的关键所在。
解决方案
方案一:官方插件改进
理想的解决方案是让Storybook的Vitest插件内部集成对预览配置的支持。具体实现思路是:
- 在Vitest插件中读取Storybook的配置
- 使用Vite的
transformIndexHtml钩子注入previewHead和previewBody内容 - 保持与Storybook预览环境的一致性
示例实现逻辑:
const previewHeadPlugin = (previewHead) => {
return {
name: 'storybook-preview-head-injection',
transformIndexHtml(html) {
return html.replace('</head>', `${previewHead}</head>`)
},
}
}
方案二:临时解决方案
在官方修复前,开发者可以手动创建Vite插件来解决:
- 创建自定义Vite插件
- 在Vitest配置中应用该插件
- 确保与Storybook配置一致
// vitest.config.ts
import { defineWorkspace } from 'vitest/config'
export default defineWorkspace([
{
extends: '.storybook/vite.config.ts',
plugins: [
storybookTest(),
customPreviewHeadPlugin(`
<style>
body { background: yellow !important; }
</style>
`),
]
}
])
最佳实践建议
- 环境一致性检查:建立自动化检查机制,确保测试环境与预览环境一致
- 配置集中管理:将关键配置集中管理,避免分散在多处
- 渐进式迁移:对于复杂项目,逐步迁移到新的测试方案
总结
Storybook Vitest插件目前对预览配置的支持不足是一个需要注意的问题。虽然可以通过自定义插件临时解决,但长期来看,官方插件的改进才是最佳方案。开发者在使用过程中应当注意环境差异,确保测试结果能够真实反映组件在Storybook中的表现。
对于依赖特定脚本或样式的组件,建议编写专门的测试用例来验证这些依赖项是否按预期工作,从而保证组件在各种环境中的一致性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218