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。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- 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
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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++0135AI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。03Spark-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。Python00Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.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).Dockerfile011
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