Primer React项目中的Text组件测试迁移:从Jest到Vitest的技术实践
2025-06-22 09:51:33作者:秋阔奎Evelyn
背景与挑战
在现代前端开发中,测试框架的选择直接影响着开发效率和测试性能。Primer React项目团队决定将测试框架从Jest迁移到Vitest,这是一个基于Vite构建的现代化测试框架,具有更快的启动速度和更优的热更新体验。本文将以Text组件的测试迁移为例,分享这一过程中的关键技术实践。
迁移核心要点
1. 配置文件的调整
迁移的首要任务是更新项目的配置文件。需要修改vitest.config.mts文件,将Text组件包含在测试范围内;同时更新jest.config.js文件,将Text组件从Jest的测试范围中排除。这种双向调整确保了测试框架切换的平滑过渡。
2. 测试工具链的替换
迁移过程中需要替换多个测试相关的工具和API:
- 移除behavesAsComponent辅助函数
- 删除checkExports导出检查
- 替换原有的axe无障碍测试断言
- 移除setupMatchMedia的模拟设置
- 将测试渲染工具从项目内部的testing工具切换到标准的@testing-library/react
3. 测试结构的优化
新框架下可以重新审视测试用例的设计:
- 激活之前被跳过的测试用例(it.skip)
- 简化导入路径,直接引用组件文件而非通过src/index.ts中转
- 保留类型测试文件(*.types.test.tsx)不变
具体实施步骤
- 环境验证:使用npx vitest --run命令验证迁移后的测试用例
- 快照更新:通过npx vitest --run -u更新测试快照
- 代码格式化:使用Prettier统一代码风格
- 静态检查:运行ESLint确保代码质量
- 全面验证:最后运行所有测试确保功能完整
技术收益
迁移到Vitest后,Text组件的测试获得了显著的性能提升:
- 更快的测试启动速度
- 更流畅的开发体验
- 更现代的API支持
- 更简洁的测试代码结构
经验总结
通过Text组件的测试迁移实践,我们验证了从Jest到Vitest迁移的可行性。这一过程不仅提升了测试效率,也为项目中其他组件的迁移提供了可复用的经验。关键在于:
- 保持测试覆盖率的完整性
- 逐步验证每个迁移步骤
- 充分利用新框架的特性优势
- 维护代码的一致性和可读性
这种测试框架的升级迭代,体现了Primer React项目对开发体验和工程质量的持续追求,也为其他React项目提供了有价值的参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
703
🎉 (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
1.06 K
616
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
197
74
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
460