Tiptap React 编辑器在 Jest 测试环境中的渲染问题分析
2025-05-05 17:59:14作者:郦嵘贵Just
Tiptap 是一个基于 ProseMirror 构建的现代化富文本编辑器框架,其 React 版本提供了 useEditor 钩子函数来方便地创建和管理编辑器实例。然而在升级到 2.3.0 版本后,许多开发者发现他们的 Jest 单元测试开始失败,表现为 useEditor 钩子始终返回 null。
问题背景
在 Tiptap 2.3.0 版本中,开发团队对 useEditor 钩子的实现进行了重要修改,移除了立即设置编辑器实例的同步状态更新逻辑。这一变更主要是为了支持服务器端渲染(SSR)场景,因为在没有浏览器 DOM 环境的情况下,编辑器无法正常初始化。
技术原理分析
在 React 应用中,useEditor 钩子的工作流程发生了以下变化:
- 初始化阶段:首次渲染时返回
null - 副作用阶段:在
useEffect钩子中异步初始化编辑器实例 - 更新阶段:通过状态更新触发重新渲染,返回实际的编辑器实例
这种变更使得 Tiptap 能够更好地处理服务器端渲染场景,因为在 Node.js 环境中执行时,useEffect 钩子不会被执行,从而避免了在无 DOM 环境下的初始化错误。
Jest 测试环境的影响
Jest 测试运行在 Node.js 环境中,虽然可以通过 jest-dom 等库模拟浏览器环境,但仍然存在一些限制:
- 全局对象差异:Node.js 的全局对象与真实浏览器环境不同
- DOM 模拟局限:jsdom 等模拟环境无法完全复制浏览器行为
- 异步渲染问题:测试用例可能无法正确处理
useEffect的异步初始化
解决方案建议
对于需要在 Jest 中测试 Tiptap 编辑器的开发者,可以考虑以下解决方案:
- 升级到 Tiptap 2.5+:新版本提供了
immediatelyRender配置项,可以控制初始化行为 - 自定义测试工具:创建测试专用的编辑器包装组件,确保环境准备就绪
- 异步测试适配:调整测试用例以适应异步初始化模式,使用
act和waitFor等工具
最佳实践
在编写涉及 Tiptap 编辑器的单元测试时,建议遵循以下原则:
- 环境验证:在测试前确认必要的全局对象和 DOM API 已正确模拟
- 生命周期管理:确保测试框架能够正确处理 React 组件的挂载和卸载
- 异步处理:对涉及状态变化的操作使用适当的等待机制
- Mock 策略:对于复杂编辑器交互,考虑使用适当的 mock 减少测试复杂度
通过理解 Tiptap 编辑器的初始化机制和 Jest 测试环境的特性,开发者可以构建更健壮的测试套件,确保编辑器功能在各种场景下都能正常工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
421
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869