Unit test ing jest ważną częścią tworzenia oprogramowania, aby zapewnić dokładność i niezawodność kodu źródłowego. Dzięki TypeScript, możesz pisać unit test s łatwo i elastycznie, używając popularnych frameworków, takich jak Jest i Mocha, w połączeniu z bibliotekami asercji, takimi jak Chai i drwiącymi bibliotekami, takimi jak Sinon.
Oto szczegółowy przewodnik dotyczący pisania unit test wiadomości za pomocą TypeScript tych narzędzi i bibliotek:
Jest
Jest
jest szeroko stosowanym frameworkiem do pisania unit test wiadomości w TypeScript języku JavaScript. Zapewnia prostą składnię i zaawansowane funkcje, takie jak kpina, testowanie migawek i raporty pokrycia.
Aby zacząć pisać unit test s za pomocą Jest, musisz zainstalować Jest przez npm lub przędzę, uruchamiając następującą komendę:
Następnie możesz utworzyć pliki testowe z rozszerzeniem .spec.ts lub .test.ts i napisać przypadki testowe.
Na przykład:
Mocha
Mocha
to elastyczna platforma do uruchamiania testów dla języka TypeScript JavaScript i języka JavaScript. Obsługuje przejrzystą składnię i różne typy testów, takie jak unit test s, testy integracyjne i testy funkcjonalne.
Aby użyć Mocha
w TypeScript, musisz zainstalować Mocha
i Chai
przez npm lub przędzę, uruchamiając następującą komendę:
Następnie możesz tworzyć pliki testowe i pisać przypadki testowe.
Na przykład:
Chai
Chai
to popularna biblioteka asercji używana do pisania asercji w unit test s. Zapewnia przejrzystą i elastyczną składnię, umożliwiającą potwierdzenie wyników kodu źródłowego. Można używać Chai with Jest albo Mocha
do pisania twierdzeń w przypadkach testowych.
Na przykład:
Sinon
Sinon
to popularna biblioteka do wyśmiewania i szpiegowania używana do wyśmiewania i śledzenia zachowań w przypadkach testowych. Możesz użyć Sinon
z Jest
albo Mocha
do wyśmiewania i śledzenia działań w obiektach i funkcjach.
Na przykład:
Łączenie Jest
lub Mocha
z Chai
i Sinon
pozwala budować potężne i elastyczne unit test s w TypeScript. Korzystając z metod i funkcji programów Jest
, Mocha
, Chai
i Sinon
, można zapewnić dokładność i niezawodność kodu źródłowego podczas procesu tworzenia oprogramowania.