推荐开源项目:jsdom-worker - 测试Web Workers在Jest中的新途径!
2024-05-23 06:47:14作者:齐添朝

jsdom-worker 是一个创新性的实现,它使得在Jest测试环境中也能使用Web Workers变得可能!这个实验性质的库为JSDOM提供了Dedicated Worker接口,虽然目前并未实现真正的多线程,但它模拟了Worker接口,所有的操作都在当前线程中进行。最令人惊喜的是,jsdom-worker可以在任何JSDOM运行的地方工作,无需依赖Node环境,并且据称它甚至可以在浏览器中运行,作为简单的内联Web Worker“填充”。
为什么选择jsdom-worker?
由于Jest默认使用JSDOM环境,因此无法支持Web Workers,这意味着无法测试那些既需要NodeJS功能又需要Web Workers的代码。但有了jsdom-worker,现在我们可以实现对这类复杂场景的测试。
安装与使用
要开始使用,只需通过npm安装:
npm i jsdom-worker
然后在你的测试文件中引入jsdom-worker即可开始使用。对于整个测试套件,可以将其添加到Jest的配置setupFiles选项中:
{
"setupFiles": [
"jsdom-worker"
]
}
示例
这是一个简单的使用示例,展示了如何创建和通信一个新的Web Worker:
import 'jsdom-global/register';
import 'jsdom-worker';
let code = `onmessage = e => postMessage(e.data*2)`;
let worker = new Worker(URL.createObjectURL(new Blob([code])));
worker.onmessage = console.log; // 输出接收到的消息
worker.postMessage(5); // 向worker发送5,worker将返回10
应用场景
- 测试混合型应用:如果你的应用程序包含Node.js后端逻辑和前端Web Worker特性,那么jsdom-worker是你的理想选择,它可以帮你进行全面的集成测试。
- 开发阶段模拟:在开发过程中,你可以利用jsdom-worker在本地环境中模拟真实的工作进程行为,而不需要部署到服务器或者特定的测试环境。
项目特点
- 简单易用:直接引入就能激活Web Worker支持,无需复杂的配置或额外的环境搭建。
- 兼容性广泛:不仅可以在Node.js环境中工作,理论也可在浏览器中运行,作为Web Worker的备用实现。
- 独立于Node.js:虽然jsdom-worker为JSDOM设计,但并不依赖Node.js环境,提供了一种跨平台的解决方案。
总而言之,jsdom-worker为开发者提供了一个强大的工具,解决了在Jest测试中遇到的Web Worker难题。无论你是单元测试专家还是集成测试爱好者,这个开源项目都值得你尝试和贡献。现在就加入,开启你的无界测试之旅吧!
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-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
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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 高效汇编代码注入器:跨平台x86/x64架构的终极解决方案 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
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
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
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
261
92