Storybook测试运行器中导航错误问题的分析与解决方案
问题背景
在Storybook项目升级到8.5.x版本后,许多开发者在使用测试运行器(test-runner)时遇到了控制台错误提示。这些错误信息通常表现为"An error occurred in the following story, most likely because of a navigation"的警告,并伴随着测试用例的自动重试。虽然测试最终可能通过,但这些错误提示影响了开发体验,在某些情况下还会导致测试变得不稳定。
问题表现
开发者们报告的主要症状包括:
- 控制台输出导航相关的错误信息
- 测试用例自动重试
- 测试结果不稳定(有时通过有时失败)
- 测试运行时间明显增加
这些问题在持续集成(CI)环境中尤为明显,影响了开发流程的效率。
根本原因分析
经过社区调查和开发者反馈,可以确定这个问题与多个因素相关:
-
A11y插件影响:许多案例表明
@storybook/addon-a11y插件是触发该问题的主要原因。从8.5.0版本开始,该插件经历了重大重构,可能引入了某些导致页面导航的行为。 -
异步加载问题:在使用异步数据加载的组件中更容易出现此问题,特别是在组件渲染期间有数据获取操作时。
-
测试运行时机问题:测试可能在组件完全准备就绪前就开始执行,导致测试运行器检测到意外的导航行为。
解决方案
针对这个问题,社区提出了几种有效的解决方案:
1. 临时禁用A11y插件
对于确认问题与A11y插件相关的项目,可以暂时降级或禁用该插件:
// 在main.js配置文件中移除或注释掉a11y插件
addons: [
'@storybook/addon-links',
'@storybook/addon-essentials',
// '@storybook/addon-a11y', // 暂时禁用
'@storybook/addon-interactions'
]
2. 添加测试等待逻辑
通过配置测试运行器,在测试前添加适当的等待时间:
// .storybook/test-runner.js
import type { TestRunnerConfig } from "@storybook/test-runner";
const config: TestRunnerConfig = {
async preVisit(page) {
await page.waitForTimeout(500); // 500毫秒等待时间
},
};
export default config;
这种方法虽然增加了测试时间,但能有效解决测试不稳定的问题。
3. 升级相关依赖
确保所有Storybook相关包都升级到最新兼容版本:
npm install @storybook/test-runner@latest @storybook/addon-a11y@latest
最佳实践建议
-
逐步升级:当升级Storybook大版本时,建议逐个插件进行升级和验证,以便快速定位问题来源。
-
监控测试稳定性:在CI环境中设置测试稳定性监控,及时发现并解决偶发失败问题。
-
合理使用异步加载:对于依赖异步数据的组件,确保在故事(story)中正确处理加载状态。
-
保持依赖一致:确保所有Storybook相关包的版本保持一致,避免混合使用不同大版本的插件。
总结
Storybook测试运行器中的导航错误问题虽然不影响最终测试结果,但会影响开发体验和测试稳定性。通过理解问题根源并应用适当的解决方案,开发者可以有效地解决这一问题。随着Storybook生态的持续发展,这类问题有望在未来的版本中得到根本性解决。在此期间,开发者可以根据项目实际情况选择最适合的临时解决方案。
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