Storybook项目中Vitest测试首次运行失败的解决方案
2025-04-29 02:08:05作者:农烁颖Land
在Storybook项目中,当开发者使用Vitest进行组件测试时,可能会遇到一个特殊的问题:测试用例在首次运行时失败,但后续运行却能成功通过。这种现象尤其在使用Next.js的Image组件时更为明显。
问题现象
开发者在使用Storybook结合Vitest进行测试时,发现以下典型症状:
- 首次执行测试(如全新安装依赖后)必定失败
- 失败测试涉及包含Next.js Image组件的组件
- 后续测试运行却能正常通过
- 控制台会显示Vite正在优化新依赖项的提示信息
根本原因分析
这一问题源于Vite的依赖优化机制。当Vite检测到新依赖时,会自动进行优化处理,这一过程会导致:
- Vite在首次运行时识别到sb-original/default-loader和sb-original/image-context等新依赖
- 自动触发依赖优化过程
- 优化完成后Vite会重新加载应用
- 这种重新加载行为干扰了Vitest的正常测试流程
解决方案
针对这一问题,开发者可以通过配置Vite的optimizeDeps选项来预先包含这些关键依赖:
// vite.config.js
export default defineConfig({
optimizeDeps: {
include: ['sb-original/default-loader', 'sb-original/image-context']
}
})
这一配置的作用是:
- 预先告知Vite这些依赖需要被优化
- 避免测试运行时触发自动优化和重新加载
- 确保测试环境的稳定性
最佳实践建议
为了在Storybook项目中获得更稳定的测试体验,建议开发者:
- 对于使用Next.js特性的组件测试,预先识别可能需要的依赖
- 在项目初始化阶段就配置好optimizeDeps
- 定期检查测试日志中的依赖优化提示
- 考虑为常见Next.js组件创建测试配置模板
技术原理深入
Vite的依赖优化机制设计初衷是提升开发体验,但在测试场景中可能带来副作用:
- 依赖优化是Vite提升性能的重要手段
- 在开发模式下,Vite会动态分析并优化依赖
- 测试运行器需要更稳定的环境状态
- 手动指定关键依赖可以避免运行时优化带来的不确定性
通过理解这一机制,开发者可以更好地配置测试环境,确保测试结果的可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-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).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
294
2.62 K
暂无简介
Dart
585
127
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
606
185
deepin linux kernel
C
24
7
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
610
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
358
2.29 K
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
760
72
Ascend Extension for PyTorch
Python
124
149
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
424
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
437