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。
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