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,有时还会伴随间歇性的测试失败。
问题现象
开发者报告的主要症状包括:
- 控制台输出导航错误警告
- 测试运行器自动重试测试用例
- 测试结果不稳定(有时通过有时失败)
- 测试执行时间明显增加
根本原因分析
经过社区调查和问题追踪,发现这个问题与多个因素相关:
-
A11y插件冲突:在8.5.0版本中,@storybook/addon-a11y插件进行了重大重构,新增了多项功能改进。这些改动可能导致测试运行器在检查可访问性时触发了意外的页面导航。
-
异步加载问题:当故事(story)中包含异步数据加载(如fetch请求)时,测试运行器可能在数据加载完成前尝试执行测试,导致导航冲突。
-
测试时序问题:组件渲染和测试执行之间的时序不匹配,特别是在有动态内容或延迟加载的情况下。
解决方案
临时解决方案
-
降级A11y插件:将@storybook/addon-a11y降级到8.3.6版本可以解决大部分问题
npm install @storybook/addon-a11y@8.3.6 -
禁用A11y插件:在不需要可访问性测试的场景下,可以暂时移除该插件
-
添加延迟等待:在测试配置中添加等待时间
// .storybook/test-runner.js import type { TestRunnerConfig } from "@storybook/test-runner"; const config: TestRunnerConfig = { async preVisit(page) { await page.waitForTimeout(500); }, }; export default config;
长期解决方案
-
等待Storybook官方修复:开发团队已经注意到这个问题,预计在后续版本中会提供修复方案
-
优化异步故事:对于包含异步加载的故事,确保数据加载完成后再进行测试
export const MyStory = { loaders: [ async () => ({ data: await fetchData() }), ], // 其他配置... }; -
隔离测试环境:为包含复杂交互或异步操作的故事创建专门的测试配置
最佳实践建议
-
版本控制:在升级Storybook时,注意检查插件兼容性,特别是主要版本更新
-
测试稳定性:对于关键测试用例,考虑添加适当的等待机制或重试逻辑
-
监控测试日志:定期检查测试运行器的输出,及时发现潜在问题
-
渐进式升级:在大版本更新时,采用分阶段升级策略,先升级核心再逐步更新插件
总结
Storybook测试运行器的导航错误问题主要源于8.5.x版本中A11y插件的重大变更和异步加载处理的时序问题。开发者可以通过降级插件、添加等待时间或优化异步故事来解决当前问题。随着Storybook团队的持续改进,这个问题有望在未来的版本中得到根本解决。建议开发者在升级时关注版本变更日志,并建立完善的测试监控机制。
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