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Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

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© 2024 – Pkg Stats / Ryan Hefner

lazy-assert

v0.2.13

Published

An way of doing assertion for lazy people ...

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Readme

travis build

什么是 lazy-assert

无论我们多么誓言旦旦要写足够完善的测试, 我们都要直面惨淡的人生, 那就是 "测试并不好写". 这种惨烈的状态在弱类型语言里更甚, 以至于我们常常在面对很多的边际用例时, 要花几分钟思考一下人生, 梳理一下我们的三观, 说很多的话来说服自己, 最后才能鼓起勇气在编辑器里键入 describe ....

face palm

tl;dr

lazy-assert 库的基本思路:

提供一个最基本的 peek 方法来检验测试失败或成功.

  • 测试里, 随意 peek( /* 任何你关心的标志变量 */ )
  • peek 会将变量序列化成无歧义的字符串
  • 然后跟上一次 正确的 字符串进行对比, 如果一致, 则测试通过, 否则为测试失败

你可以把 peek 简单视为测试过程的带 assert 效果, 并具有记忆功能的 console.log

整个流程可以用下图解释:

img

运行环境要求:

  • lazy-assert 需要能访问 fs node 模块来进行文件读写 (目前的版本被限定在 node 环境下运行)
  • lazy-assert 需要使用 setLocation 来确定 report 的生成位置, 一般上是使用 __filename 来指定与测试文件对应的位置

测试为何那么烦人

让我们来反思一下, 写测试本身为什么很痛苦. 下面是几个主要的点:

  • 大多数场景下, 我们是按照 "前置预期" 的方式来写测试.
  • 遇到复杂的数据结构时, 单单一个测试, 就得写很多的测试判断语句 (或准备复杂的输出预期数据).
  • 使用每一个 assert 库前, 都必须对其 api 进行上手熟悉.

前置预期

前置预期的最大特点就是: 写测试时, 你必须提前准备好 "环境", "输入" 和 "输出", 并把相应的判断语句写好.

沿用 TDD 的模式, 大多测试都是以 "前置预期" 的思路去写. 比如说有如下的方法:

function processSomething(input) { 
    // 做些逻辑判断和操作
    return output
}

比如, 我们会产出以下的测试:

// using chai.should()
processSomething( input ).should.deep.equal( output );

看起来很美好吧, 实际上, 在写测试时, 我们会经过以下丰富的内心活动:

processSomething(  I<光标所在位置>

思考一下...

// using chai.should()
processSomething( input ).should. I<光标所在位置>

来, 人肉算一算是什么结果...

好繁琐啊... 偷偷打印一下结果 console.log( processSomething(input) )

看看结果是否正确, 如果正确, 就 copy & paste 作为测试用例的 equal 语句的素材.

Finally...

processSomething( input ).should.deep.equal( output );

以上的整个流程的时间 = 准备输入素材时间 + 准备输出素材时间 (以及编写输出断言语句)

实际场景里, 输入素材的准备相对是比较简单的, 大量的时间会被消耗在准备输出素材以及编写断言语句上面. 这是写测试时间成本高的第一个环节.

复杂数据的检验

除了 "前置预期" 的模式外, 面对复杂数据的检验也是一大时间开销.

假设, 有一个 personList.sort( key ) 的方法. 假设 personList.list 是我们关心的结果, 且每一个子项都是一个 Person 的对象, 那么测试很可能长这样:

personList.sort('lastName');

this.personList.list[0].firstName.should.equal('ai');
this.personList.list[1].firstName.should.equal('foo');
this.personList.list[2].firstName.should.equal('bond');
this.personList.list[3].firstName.should.equal('william');

当然, 可能会写一些 test utils 来辅助 assert, 但是, 这样对应每一种复杂的情况, 开发 utils 方法, 也是一笔额外的开销. 所以, 对这种复杂数据的测试断言 (预期数据) 本身, 也是一个令人头疼的点.

断言库的 API 上手

使用任何一个断言库, 都会有一定的 API 上手成本, 这个在熟练之后, 是可以基本忽略不计, 但是仍然是一个初始阶段的开销.

例如使用 chai.should() 你有以下的 API 需要了解 (有些可能不常用) :

to, be, been, is, that, which, and, has, have, with, at, of, same, but, does, not, deep, 
nested, own, ordered, any, all, a, include, ok, true, false, null, undefined, NaN, exist, 
empty, arguments, equal, eql, above, least, below, most, within, instanceof, property, 
ownPropertyDescriptor, lengthOf, match, string, keys, throw, respondTo, itself, satisfy, 
closeTo, members, oneOf, change, increase, decrease, by, extensible, sealed, frozen, finite, fail

虽然, 这种完整的API提供了异常灵活的支持, 且能够将测试的断言写得非常语义化, 但是它的缺点是:

  • 初次上手, 成本高, 得踩踩坑
  • 细致地使用API, 会使断言语句的编写和维护 (脑补一下你的代码有一些调整) 成本上升

lazy-assert 的逻辑