Sinon-Jest Cheatsheet 使用指南
2024-09-01 09:15:04作者:丁柯新Fawn
本指南将带您深入了解 sinon-jest-cheatsheet 这一开源项目,旨在帮助开发者掌握如何在项目中结合使用 Sinon 和 Jest 进行单元测试。项目地址位于 https://github.com/maurocarrero/sinon-jest-cheatsheet.git。
1. 项目目录结构及介绍
该项目的目录结构简洁明了,主要包含以下核心部分:
src: 存放示例代码和单位测试文件。- 在此目录下,您可以找到利用 Sinon 和 Jest 编写的各类测试案例。
README.md: 关键信息的入口点,包含了项目的简介、安装步骤、快速上手说明以及各个功能点的简要介绍。.gitignore: 指定了不应被 Git 版本控制系统追踪的文件或文件夹类型。package.json: 包含项目元数据,指定依赖项、脚本命令等。LICENSE: 许可证文件,表明项目采用 MIT 协议发布。
2. 项目的启动文件介绍
该项目的核心在于其测试用例,启动或运行这些测试用例并不通过特定的“启动文件”进行,而是通过 NPM 脚本来管理。关键的运行指令定义在 package.json 的 scripts 部分,其中最相关的是:
npm test: 此命令执行所有的单元测试。npm run test:watch: 提供一个监视模式,在保存代码时自动重跑测试,便于开发过程中频繁测试。
因此,虽然没有传统意义上的“启动文件”,但通过 NPM 命令来激活测试环境是项目的主要交互方式。
3. 项目的配置文件介绍
项目中的配置主要是通过 package.json 文件间接完成的。它不仅定义了项目的基本信息,还包含了用于运行测试的脚本命令。此外,对于特定的配置(比如 Jest 的配置),Jest 默认查找名称为 jest.config.js 或者是在 package.json 内部的 "jest" 配置段。然而,从提供的资料来看,具体配置可能直接内嵌于 package.json 中的 "jest" 键之下,除非另有自定义配置文件未在引用内容中展示。
为了获取详细的 Jest 配置信息,应查看 package.json 文件内的 "jest" 配置块。这通常包括测试的范围、预处理器、覆盖率报告等相关设定。由于没有直接提供这部分内容,建议直接查看项目的 package.json 文件以了解确切配置。
通过上述指南,您现在应该能够理解和操作这个 sinon-jest-cheatsheet 项目,进而学习 Sinon 和 Jest 如何协同工作,提高您的单元测试技巧。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (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
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873