Deno标准库测试模块中describe.skip的行为解析
2025-06-24 05:11:19作者:咎岭娴Homer
在Deno标准库的测试模块中,describe.skip方法的设计行为与开发者预期存在一定差异。本文将深入分析这一现象的技术原理,并探讨如何在测试实践中正确使用这一功能。
问题现象
当开发者使用describe.skip方法时,期望该描述块内的所有代码(包括断言语句)都会被跳过执行。然而实际情况是,虽然测试用例会被正确跳过,但描述块顶层的代码依然会被执行。
import { describe, it } from '@std/testing/bdd';
import { assertExists } from 'jsr:@std/assert';
let skipTestingThisVariable: string;
describe.skip('skip everything in here', () => {
assertExists(skipTestingThisVariable); // 这行代码仍会被执行
it('should work', () => {
assertExists(true);
});
});
上述代码会导致断言错误,因为顶层代码被执行而变量未定义。
技术原理
Deno的测试模块底层实现中,describe.skip实际上转换为Deno原生测试API的ignore选项。转换后的代码结构类似于:
Deno.test({
name: "skip everything in here",
ignore: true
}, (t) => {
assertExists(skipTestingThisVariable);
t.step("should work", () => {
assertExists(true);
});
});
ignore: true选项确实会跳过整个测试块的执行,但Deno的测试运行器仍然会先注册这个测试块。在注册过程中,描述函数会被调用以收集测试信息,这就导致了顶层代码的执行。
最佳实践
-
避免在描述块顶层放置可执行代码:所有测试准备逻辑应该放在
beforeEach或beforeAll钩子中。 -
将断言放入测试用例中:需要验证的逻辑应该放在
it块内,这样当测试被跳过时,这些断言也不会执行。
describe.skip('skip everything in here', () => {
it('should work', () => {
assertExists(skipTestingThisVariable); // 现在会被正确跳过
assertExists(true);
});
});
- 理解测试生命周期:Deno的测试运行器会先注册所有测试(包括被跳过的),然后再执行未被跳过的测试。注册阶段的代码执行是设计如此。
与其他测试框架的对比
这种行为实际上与Jest等主流测试框架保持一致。在这些框架中,describe.skip也会执行描述函数以收集测试信息,但会跳过实际测试执行。这种设计允许测试框架正确报告被跳过的测试数量和信息。
总结
Deno标准库测试模块的describe.skip行为符合预期设计,开发者需要理解测试注册和执行是两个不同的阶段。通过遵循将可执行代码放入测试用例或钩子函数中的最佳实践,可以避免意外的代码执行。这种设计既保证了测试报告信息的完整性,又提供了灵活的测试控制能力。
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878