React Query 在 Angular 项目中与 Jest 测试的兼容性问题解析
问题背景
在 Angular 项目中集成 React Query(通过 @tanstack/angular-query-experimental 包)时,开发者遇到了一个与 Jest 测试框架相关的兼容性问题。具体表现为从版本 5.60.0 开始,所有导入该模块的测试用例都会失败,报错信息为"无法找到模块"。
问题根源分析
这个问题的根本原因在于 Jest 对 ES 模块(ESM)的支持不完全。React Query 从某个版本开始可能调整了模块输出方式,导致 Jest 无法正确解析这些模块。值得注意的是,在 5.59.20 及以下版本中不存在这个问题。
解决方案演进
初步修复
React Query 团队在 5.61.6 版本中修复了基本的模块导入问题。这个修复使得 Jest 能够正确识别和导入 @tanstack/angular-query-experimental 模块。
后续发现的问题
然而,修复后又出现了新的问题:当测试中实际使用 Tanstack Query 时,会抛出关于动态导入回调的错误。这主要是因为 Jest 运行环境缺少必要的 Node.js 实验性标志。
深入解决方案
经过进一步调查,发现问题特别出现在使用了开发工具(Devtools)的情况下。在测试环境中,开发工具通常是不必要的,因此最佳实践是将测试配置与生产配置分离:
- 为测试环境创建专门的 QueryClient 配置
- 避免在测试中加载开发工具
- 确保测试配置尽可能简单
最佳实践建议
对于在 Angular 项目中使用 React Query 并配合 Jest 测试的开发者,建议遵循以下实践:
- 版本控制:确保使用 5.61.6 或更高版本
- 测试隔离:为测试创建专用的提供者配置
- 配置简化:测试中避免不必要的功能(如开发工具)
- 替代方案:考虑使用 Vitest 作为替代测试框架(如果项目允许)
技术原理补充
这个问题揭示了前端测试中一个常见挑战:测试工具对新 JavaScript 特性的支持滞后。Jest 作为较早期的测试框架,在 ESM 支持上确实存在不足。而像 Vitest 这样的新框架在设计之初就考虑了现代 JavaScript 模块系统的需求。
对于必须使用 Jest 的项目,可以通过以下方式缓解类似问题:
- 使用适当的转换配置(如 Babel 或 ts-jest)
- 明确区分测试和生产环境的模块解析策略
- 保持依赖项版本的兼容性
总结
React Query 在 Angular 项目中的集成测试问题展示了现代前端开发中工具链兼容性的重要性。通过理解问题的根本原因和采用适当的解决方案,开发者可以确保测试的可靠性和开发效率。这也提醒我们在选择技术栈时要考虑各组件之间的兼容性,特别是在测试环节。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
项目优选









