jest-chain:构建强大断言的链式.Matcher 工具
2024-05-23 19:49:49作者:范垣楠Rhoda
在这个日益繁荣的测试框架领域,Jest以其易用性和强大的特性赢得了开发者的心。然而,当我们编写测试用例时,常常会遇到一个挑战:如何优雅地进行多步断言?这就是 jest-chain 出现的原因。
项目介绍
jest-chain 是一款针对 Jest 的插件,它允许我们将多个 matcher 链接在一起,形成一条强大的单步断言链。通过这个工具,你可以减少代码重复,并以更简洁、可读性更强的方式表达复杂的预期逻辑。
项目技术分析
jest-chain 的核心在于它实现了断言的链式调用。当你在测试中使用 expect 函数时,可以直接连接多个 matcher,如 .toBe(), .toHaveBeenCalled(), 等等。此外,它还能和自定义 matcher 结合,如来自 jest-extended 的扩展 matcher。这使得我们能够在保持代码整洁的同时,实现一系列复杂的检查。
以下是一个简单的示例:
expect(1 + 1)
.toBe(2)
.toBeGreaterThan(1)
.toBeLessThan(3);
这个例子中,我们对同一值进行了连续三次断言,而无需多次调用 expect()。
项目及技术应用场景
- 复杂断言:当你的测试需求涉及多个检查条件时,
jest-chain可以让你在一个简单的链式结构中完成所有工作。 - 代码复用:如果你需要在同一变量上执行相同的断言序列,链式 matcher 可以帮助减少代码重复。
- 可读性提升:清晰的链式结构使测试用例更易于理解,这对于团队协作和维护至关重要。
- 错误快速定位:一旦链中的任何 matcher 失败,后续的检查将不再执行,这意味着你可以更快地定位问题。
项目特点
- 少的代码重复:只需一行代码即可完成多项断言。
- 兼容自定义 matcher:不仅可以与 Jest 核心 matcher 结合,也能与第三方扩展库如
jest-extended配合使用。 - 表达力强:通过链式调用来创建富有表达力的断言,使测试逻辑更加清晰。
- 失败快速定位:断言链中第一个失败的 matcher 即停止执行余下部分,帮助你更快识别问题所在。
安装与使用
要安装 jest-chain,可以使用 npm 或 yarn:
npm install --save-dev jest-chain
# 或者
yarn add -D jest-chain
之后,在 Jest 配置文件中添加 jest-chain 至 setupFilesAfterEnv(对于 Jest v24 及以上版本)或 setupTestFrameworkScriptFile(Jest v23 及以下版本)。具体操作步骤可以在项目文档中找到详细的说明。
现在,你已经准备好了利用 jest-chain 提升你的 Jest 测试体验。试试看吧,让测试变得更简单、更高效!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
307
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥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
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867