11、React 测试：从练习到测试替身的探索

最新推荐文章于 2025-08-09 15:53:28 发布
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分类专栏： 精通React TDD：从入门到实践 文章标签： React测试 测试替身 间谍函数
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React 测试：从练习到测试替身的探索

1. 练习部分

在进行 React 组件测试时，目前遇到的最大问题是 expect.hasAssertions 的使用以及不常见的 Arrange - Assert - Act 顺序。接下来有一些练习可以帮助我们深化对测试的理解和实践：
1. 添加自定义匹配器 ：添加一个 toBeElementWithTag 匹配器，用于替代“渲染为选择框”测试中的两个期望。使用方式如下： 

expect(field("service")).toBeElementWithTag("select");
  1. 完成预约表单选择框的剩余测试 ：
    • 渲染标签
    • 分配与标签 ID 匹配的 ID
    • 提交时保存现有值
    • 提交时保存新值
      这些测试与客户表单的测试基本相同，包括使用 change 辅助函数。如果想挑战一下，可以尝试将这些表单测试辅助函数提取到一个独立的模块中，供客户表单和预约表单共享。
  2. 更新时间槽表格测试 ：更新时间槽表格测试，使其使用 testProps 对象。
  3. 更新预约日视图组件
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全栈开发：TypeScript、React、Next.js、MongoDB、Docker 完全教程指南
Lee达森的博客
11-04 999
但假设读者对 HTML、CSS 和 JavaScript 以及大多数 web 应用程序的客户端/服务器架构有一定的了解。如果需要复习，可以参阅 Sam Taylor 的《The Coding Workbook》(No Starch Press, 2020)，这本书教你如何使用 HTML 和 CSS 构建网站；以及 Peter Gasston 的《The Book of CSS3, 2nd edition》(No Starch Press, 2014)，以提高你的 CSS 技能。
11、React 测试：从练习到测试替身的深入探索
e4f5g6h7的博客
07-20 61
本文深入探讨了React组件测试的实践方法，从基础练习到测试替身的使用，涵盖了间谍函数、桩函数的创建与使用，以及如何通过Jest内置功能提升测试效率。重点包括测试替身的核心概念、手动实现测试替身、匹配器的封装、Fetch API的测试与模拟、异步测试处理等内容。通过这些方法，可以优化测试代码结构，提高测试覆盖率和可维护性，从而增强React应用的稳定性和可靠性。
8、React 数据输入测试驱动及测试替身探索
root9的博客
07-21 88
本文探讨了在React开发中实现数据输入测试驱动的方法，包括构建RadioButtonIfAvailable组件、预选择和保存时间槽值、手动测试表单提交等实践。同时深入解析了测试替身的概念，重点介绍了如何使用间谍和桩来提升测试的可读性和维护性。文章还提供了拓展练习和进一步学习资源，帮助读者掌握React表单处理与测试的完整技能。
13、探索测试替身与相关测试技巧
tree的博客
07-22 64
本文深入探讨了在React开发中使用测试替身（Test Doubles）及相关测试技巧，包括处理异步行为、向用户显示错误信息、分组存根场景、使用Jest的测试替身支持、迁移测试套件到Jest、提取fetch测试功能、测试useEffect和模拟组件等内容。同时提供了练习和详细指导，帮助开发者提升React组件测试的效率与质量。
1、掌握 React 测试驱动开发：从基础到实践
tree的博客
07-10 51
本文全面介绍了如何在 React 开发中应用测试驱动开发（TDD）方法，从 TDD 的基本概念讲起，逐步深入 React 组件测试、复杂交互处理、表单验证、状态管理、路由配置、与后端通信等实践场景。书中还结合实际案例，展示了如何通过 TDD 构建高质量、可维护的 React 应用，并提供了丰富的代码示例和学习资源，帮助开发者掌握现代前端开发中的测试与设计思想。
13、探索测试替身：从基础到Jest集成的全面指南
water的专栏
07-22 50
本文是一篇关于测试替身技术的全面指南，详细介绍了如何在软件开发中使用测试替身来验证组件与外部对象的交互。内容包括处理异步行为、显示错误信息、分组测试场景、迁移至Jest的内置测试替身支持，以及测试useEffect和模拟组件等。文章还提供了多个实际示例和练习，帮助读者深入掌握测试替身的核心概念和应用技巧，提高代码的可测试性和可靠性。
31、全面理解测试驱动开发（TDD）及其相关测试技术
tree的博客
08-09 108
本文全面解析测试驱动开发（TDD）及其相关测试技术，涵盖TDD的基本认知、单元测试最佳实践、提升TDD的建议、手动测试类型、浏览器调试方法、自动化测试技术，以及各种测试方法的对比与选择策略。同时总结了TDD的最佳实践，并展望了未来测试技术的发展趋势，旨在帮助开发者更好地理解并应用测试技术，提高软件质量与开发效率。
13、探索测试替身与组件测试优化
e4f5g6h7的博客
07-22 54
本文深入探讨了在React开发中使用测试替身（Test Doubles）来优化组件测试的方法。内容涵盖了处理异步行为、向用户显示错误信息、分组存根场景、使用Jest进行间谍和存根操作、迁移测试套件以使用Jest内置功能以及提取通用测试功能。此外，还介绍了如何测试useEffect副作用和模拟子组件的行为。通过这些方法，可以提高测试的可维护性和可读性，确保代码质量和功能正确性。
11、测试替身与用户界面创建实践
root9的博客
07-24 52
本文围绕测试替身的运用以及用户界面的创建展开，详细介绍了在 React 中如何通过测试替身确保组件行为的正确性，并利用容器组件分离数据获取和渲染逻辑来构建可运行的系统。文章还探讨了 useEffect 钩子的使用及其依赖列表对组件行为的影响，并通过完整的流程图展示了组件之间的交互与数据流动。此外，还总结了测试驱动开发的最佳实践及未来功能扩展方向，帮助开发者构建功能完善、交互流畅的用户界面。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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