Jasmine测试框架中toBeRejectedWithError的错误信息优化
2025-05-14 17:14:43作者:凤尚柏Louis
在JavaScript测试框架Jasmine中,toBeRejectedWithError是一个用于验证Promise是否被拒绝并抛出特定错误的异步匹配器。然而,当开发者错误地将非Promise对象传递给expectAsync时,当前的错误信息"Expected toBeRejectedWithError to be called on a promise"可能不够清晰,导致调试困难。
问题背景
在实际开发中,特别是使用TypeScript时,类型系统允许开发者将任何类型的值传递给expectAsync函数。当开发者不小心传递了非Promise对象(如普通值、同步函数等)时,Jasmine会抛出上述错误信息。这个信息虽然正确,但缺乏足够的上下文,无法帮助开发者快速定位问题。
改进方案
社区提出的改进方案是增强错误信息的描述性,使其包含以下关键信息:
- 期望接收的类型(Promise)
- 实际接收到的值的类型
- 明确的错误定位
改进后的错误信息格式为:"toBeRejectedWithError expected a promise to be passed to expectAsync but a [实际类型] was passed instead."
技术实现
要实现这一改进,需要在Jasmine的异步匹配器逻辑中添加类型检查。当检测到传入值不是Promise时,应该:
- 使用typeof或instanceof操作符确定实际值的类型
- 构造包含实际类型信息的错误消息
- 抛出带有改进后错误信息的异常
实际影响
这一改进将显著提升开发体验:
- 减少调试时间:开发者能立即知道他们错误传递了什么类型的值
- 提高代码质量:更清晰的错误信息有助于快速发现和修复问题
- 降低学习曲线:新手开发者更容易理解错误原因
最佳实践
为避免此类问题,开发者应该:
- 确保传递给expectAsync的确实是Promise对象
- 在TypeScript项目中,考虑添加自定义类型守卫来验证Promise类型
- 在测试代码中添加注释说明异步测试的预期行为
这个改进已被合并到Jasmine主分支,将在未来的版本中发布。对于使用旧版本Jasmine的开发者,可以考虑在项目中实现类似的错误处理逻辑作为临时解决方案。
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
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++
664
323
🎉 (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
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868