Storybook项目中Vitest插件忽略HTML注入问题的技术解析
问题背景
在Storybook项目中,开发者可以通过创建.storybook/preview-head.html或.storybook/preview-body.html文件来自定义注入到预览页面的HTML内容。这一功能对于添加全局样式、脚本或meta标签等非常有用。然而,当使用Vitest插件进行测试时,这些自定义的HTML注入内容会被忽略,导致测试环境与实际的Storybook预览环境不一致。
技术原理
Storybook的HTML注入机制是通过在构建过程中自动将这些文件内容插入到生成的HTML文档的head或body部分实现的。这种机制确保了开发者在预览时能够获得与生产环境一致的体验。
Vitest作为一个测试运行器,默认情况下不会自动加载这些Storybook特有的配置文件。这导致了测试环境与实际预览环境之间的差异,可能会影响测试结果的准确性。
解决方案分析
目前有两种可行的技术方案可以解决这个问题:
-
使用testerHtmlPath配置
通过Vitest的browser.testerHtmlPath配置选项,可以指定一个HTML文件注入到测试运行中。这种方法实现简单,但存在局限性:- 只能注入单个HTML文件
- 无法区分head和body的注入位置
-
利用Vite的transformIndexHtml插件钩子
这种方法更加灵活,可以:- 读取多个预览HTML文件的内容
- 精确控制注入位置(head或body)
- 支持更复杂的处理逻辑
实现建议
对于大多数项目,推荐采用第二种方案,因为它提供了更好的灵活性和一致性。具体实现可以考虑以下步骤:
- 创建一个Vite插件,专门处理Storybook的预览HTML文件
- 在插件中使用transformIndexHtml钩子
- 根据文件命名约定(preview-head.html/preview-body.html)确定注入位置
- 将文件内容插入到测试环境的HTML模板中
这种实现方式能够确保测试环境与预览环境在HTML注入方面保持完全一致,提高测试的可靠性。
注意事项
在实现过程中,开发者需要注意以下几点:
- 文件路径解析应兼容不同的项目结构
- 考虑缓存机制以提高性能
- 处理可能存在的文件缺失情况
- 确保注入内容的顺序与Storybook一致
总结
Storybook与Vitest集成时的HTML注入问题是一个典型的测试环境配置问题。通过深入理解两者的工作机制,并利用Vite提供的插件系统,可以构建出一个既保持一致性又灵活的解决方案。这不仅解决了当前的问题,也为未来可能出现的类似集成挑战提供了可扩展的框架。
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