Promise测试指南:如何编写可控测试(基于liubin/promises-book项目)
前言
在异步编程中,Promise已经成为现代JavaScript开发的核心技术之一。然而,如何有效地测试Promise代码却是一个常被忽视的话题。本文将深入探讨如何编写可控的Promise测试,确保你的异步代码在各种状态下都能被正确验证。
什么是可控测试?
可控测试是指能够明确验证Promise对象最终状态的测试方法。具体来说:
-
对于预期为Fulfilled状态的测试:
- 如果Promise进入Rejected状态,测试应该失败
- 如果断言结果不一致,测试应该失败
-
对于预期为Rejected状态的测试:
- 如果Promise进入Fulfilled状态,测试应该失败
- 如果断言结果不一致,测试应该失败
这种测试方法能够全面覆盖Promise可能的各种状态变化,确保代码在各种情况下都能按预期工作。
基础测试方法
传统.then测试方式
最基本的Promise测试方式是直接使用.then方法:
promise.then(failTest, function(error){
// 通过assert验证error对象
assert(error instanceof Error);
});
这种方式虽然简单,但存在几个问题:
- 容易忘记处理错误情况
- 测试意图不够明确
- 代码可读性较差
使用Helper函数改进测试
为了编写更清晰、更可靠的Promise测试,我们可以创建专门的helper函数。
shouldRejected Helper
shouldRejected函数专门用于测试预期会拒绝的Promise:
function shouldRejected(promise) {
return {
catch: function(fn) {
return promise.then(function() {
throw new Error('Expected promise to be rejected but it was fulfilled');
}, function(reason) {
fn.call(promise, reason);
});
}
};
}
使用示例:
shouldRejected(promise).catch(function(error) {
assert(error.message === 'human error');
});
这种写法相比原始方式有以下优势:
- 测试意图更加明确
- 如果Promise意外fulfilled,会自动抛出错误
- 代码结构更清晰
shouldFulfilled Helper
同样地,我们可以创建shouldFulfilled函数来测试预期会完成的Promise:
function shouldFulfilled(promise) {
return {
then: function(fn) {
return promise.then(function(value) {
fn.call(promise, value);
}, function(reason) {
throw new Error('Expected promise to be fulfilled but it was rejected');
});
}
};
}
使用示例:
shouldFulfilled(promise).then(function(value) {
assert(value === 'expected value');
});
测试实践建议
-
明确状态预期:每个测试都应该明确预期Promise的最终状态是fulfilled还是rejected
-
验证结果值:不仅要验证状态,还要验证传递的值是否符合预期
-
保持一致性:在项目中统一使用相同的测试风格
-
考虑测试框架:根据使用的测试框架(Mocha、Jest等)选择最适合的测试方式
-
错误处理:确保测试能够捕获并验证预期的错误
测试风格选择
在JavaScript生态中,Promise测试主要有两种风格:
- 基于框架支持:利用测试框架对Promise的内置支持
- 基于done回调:使用传统的回调风格
两种方式各有优缺点,选择哪种主要取决于:
- 项目一致性要求
- 团队偏好
- 使用的其他技术栈(如CoffeeScript)
重要的是在同一项目中保持一致的测试风格,而不是争论哪种方式更好。
总结
编写可靠的Promise测试需要注意以下几点:
- 明确指定预期的Promise状态(fulfilled或rejected)
- 使用helper函数使测试意图更清晰
- 全面验证状态和传递值
- 保持项目中的测试风格一致
通过使用shouldFulfilled和shouldRejected这样的helper函数,可以显著提高Promise测试的可读性和可靠性。这些技术不仅适用于简单的Promise测试,也为更复杂的异步场景提供了坚实的基础。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00