React Native Expo 单元测试中解决 superjson 导入错误问题
在 React Native 开发中,使用 Expo 框架进行单元测试时,开发者可能会遇到一个常见问题:SyntaxError: Cannot use import statement outside a module。这个错误通常出现在测试环境中尝试导入 superjson 包时。
问题背景
superjson 是一个流行的 JavaScript 库,它能够将复杂的 JavaScript 对象(如 Date、RegExp 等)序列化为 JSON,并在反序列化时保持原始类型。在 React Native 项目中,特别是使用 Expo 框架时,测试配置需要特别注意对某些包的转换处理。
错误原因分析
这个错误的发生是因为 Jest 测试运行器默认会忽略 node_modules 目录中的文件转换。当测试代码尝试导入 superjson 时,Jest 没有对其进行 Babel 转换,导致 ES6 的 import 语句无法被识别。
解决方案
解决这个问题的关键在于修改 Jest 的 transformIgnorePatterns 配置。在 React Native Expo 项目中,我们需要确保 superjson 包不会被 Jest 忽略转换。
典型的解决方案是在 jest.config.js 文件中修改 transformIgnorePatterns 配置,将 superjson 添加到排除列表中:
transformIgnorePatterns: [
`node_modules/(?!(?:.pnpm/)?((jest-)?react-native|@react-native(-community)?|expo(nent)?|@expo(nent)?/.*|@expo-google-fonts/.*|react-navigation|@react-navigation/.*|@unimodules/.*|unimodules|sentry-expo|native-base|react-native-svg|superjson))`
]
配置详解
这个正则表达式模式做了以下工作:
- 匹配 node_modules 目录
- 使用负向先行断言(?!...)排除特定包
- 包含了 React Native 生态系统中常见的包
- 特别添加了 superjson 到白名单中
最佳实践建议
- 保持配置更新:随着项目依赖的增加,可能需要不断更新这个模式来包含新的需要转换的包
- 性能考虑:transformIgnorePatterns 应该尽可能精确,避免不必要的转换影响测试速度
- 环境一致性:确保测试环境与开发/生产环境使用的 Babel 配置一致
- 版本兼容性:检查 superjson 版本与项目其他依赖的兼容性
扩展思考
这个问题不仅限于 superjson 包,任何使用现代 JavaScript 语法(如 ES6 模块)的第三方库都可能遇到类似问题。理解 Jest 的模块转换机制对于 React Native 开发者来说是一项重要技能。
通过正确配置 transformIgnorePatterns,开发者可以确保测试环境能够正确处理各种第三方依赖,从而提高测试的可靠性和项目的稳定性。
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