Jester 项目使用教程
2024-09-01 14:16:56作者:郁楠烈Hubert
项目介绍
Jester 是一个开源的测试框架,专门为 JavaScript 和 TypeScript 项目设计。它提供了简洁的 API 和强大的功能,使得编写和运行测试变得非常容易。Jester 支持多种测试场景,包括单元测试、集成测试和端到端测试。
项目快速启动
安装
首先,你需要在你的项目中安装 Jester。你可以使用 npm 或 yarn 来安装:
npm install @david-kunz/jester --save-dev
或者
yarn add @david-kunz/jester --dev
编写测试
创建一个名为 example.test.js 的文件,并添加以下代码:
import { test, expect } from '@david-kunz/jester';
test('adds 1 + 2 to equal 3', () => {
expect(1 + 2).toBe(3);
});
运行测试
在终端中运行以下命令来执行测试:
npx jester
应用案例和最佳实践
单元测试
单元测试是测试代码中最小的可测试部分。以下是一个简单的单元测试示例:
import { test, expect } from '@david-kunz/jester';
function add(a, b) {
return a + b;
}
test('add function', () => {
expect(add(1, 2)).toBe(3);
expect(add(5, 5)).toBe(10);
});
集成测试
集成测试是测试多个组件或模块之间的交互。以下是一个简单的集成测试示例:
import { test, expect } from '@david-kunz/jester';
import { Database } from './database';
import { UserService } from './userService';
test('user service integration', async () => {
const db = new Database();
const userService = new UserService(db);
await userService.createUser({ name: 'John Doe', age: 30 });
const user = await userService.getUserByName('John Doe');
expect(user).toEqual({ name: 'John Doe', age: 30 });
});
最佳实践
- 保持测试独立:每个测试应该独立运行,不依赖于其他测试的结果。
- 使用描述性名称:测试函数的名称应该清晰地描述测试的内容。
- 避免复杂的逻辑:测试代码应该简单明了,避免复杂的逻辑。
典型生态项目
React 测试
Jester 可以与 React 项目无缝集成,以下是一个简单的 React 组件测试示例:
import { test, expect } from '@david-kunz/jester';
import { render, screen } from '@testing-library/react';
import MyComponent from './MyComponent';
test('renders MyComponent', () => {
render(<MyComponent />);
const element = screen.getByText('Hello, World!');
expect(element).toBeInTheDocument();
});
Node.js 测试
Jester 也可以用于 Node.js 项目的测试,以下是一个简单的 Node.js 模块测试示例:
import { test, expect } from '@david-kunz/jester';
import { readFile } from 'fs/promises';
test('read file content', async () => {
const content = await readFile('example.txt', 'utf-8');
expect(content).toBe('This is an example file.');
});
通过这些示例,你可以看到 Jester 在不同类型的项目和场景中的应用。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用 Jester 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
🔥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
62
20
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
385
3.72 K
暂无简介
Dart
635
144
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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++
652
276
🎉 (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
1.12 K
627
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
245
316
Ascend Extension for PyTorch
Python
196
217