React 单元测试策略及落地

写好的单元测试，对开发速度、项目维护有莫大的帮助。前端的测试工具一直推陈出新，而测试的核心、原则却少有变化。与产品代码一并交付可靠的测试代码，是每个专业开发者应该不断靠近的一个理想之地。本文就围绕测试讲讲，为什么我们要做测试，什么是好的测试和原则，以及如何在一个 React 项目中落地这些测试策略。

本文使用的测试框架、断言工具是 jest。文章不打算对测试框架、语法本身做过多介绍，因为已有很多文章。本文假定读者已有一定基础，至少熟悉语法，但并不假设读者写过单元测试。在介绍什么是好的单元测试时，我会简单介绍一个好的单元测试的结构。

Github 讨论：https://github.com/linesh-sim...

原文地址：https://blog.linesh.tw/#/post...

目录

1. 为什么要做单元测试

   1. 单元测试的上下文
   2. 测试策略：测试金字塔

   3. 如何写好单元测试：好测试的特征

      • 有且仅有一个失败的理由
      • 表达力极强
      • 快、稳定

2. React 单元测试策略及落地

   1. React 应用的单元测试策略
   2. actions 测试
   3. reducer 测试
   4. selector 测试

   5. saga 测试

      • 来自官方的错误姿势
      • 正确姿势

   6. component 测试

      • 业务型组件 - 分支渲染
      • 业务型组件 - 事件调用
      • 功能型组件 - children 型高阶组件
   7. utils 测试
3. 总结
4. 未尽话题 & 欢迎讨论

为什么要做单元测试

虽然关于测试的文章有很多，关于 React 的文章也有很多，但关于 React 应用之详细单元测试的文章还比较少。而且更多的文章都更偏向于对工具本身进行讲解，只讲「我们可以这么测」，却没有回答「我们为什么要这么测」、「这么测究竟好不好」的问题。这几个问题上的空白，难免使人得出测试无用、测试成本高、测试使开发变慢的错误观点，导致在「质量内建」已渐入人心的今日，很多人仍然认为测试是二等公民，是成本，是锦上添花。这一点上，我的态度一贯鲜明：不仅要写测试，还要把单元测试写好；不仅要有测试前移质量内建的意识，还要有基于测试进行快速反馈快速开发的能力。没自动化测试的代码不叫完成，不能验收。

「为什么我们需要做单元测试」，这是一个关键的问题。每个人都有自己关于该不该做测试、该怎么做、做到什么程度的看法，试图面面俱到、左右逢源地评价这些看法是不可能的。我们需要一个视角，一个谈论单元测试的上下文。做单元测试当然有好处，但本文不会从有什么好处出发来谈，而是谈，在我们在意的这个上下文中，不做单元测试会有什么问题。

那么我们谈论单元测试的上下文是什么呢？不做单元测试我们会遇到什么问题呢？

单元测试的上下文

先说说问题。最大的一个问题是，不写单元测试，你就不敢重构，就只能看着代码腐化。代码质量谈不上，持续改进谈不上，个人成长更谈不上。始终是原始的劳作方式。

再说说上下文。我认为单元测试的上下文存在于「敏捷」中。现代企业数字化竞争日益激烈，业务端快速上线、快速验证、快速失败的思路对技术端的响应力提出了更高的要求：更快上线、更频繁上线、持续上线。怎么样衡量这个「更快」呢？那就是第一图提到的 lead time，它度量的是一个 idea 从提出并被验证，到最终上生产环境面对用户获取反馈的时间。显然，这个时间越短，软件就能越快获得反馈，对价值的验证就越快发生。这个结论对我们写不写单元测试有什么影响呢？答案是，不写单元测试，你就快不起来。为啥呢？因为每次发布，你都要投入人力来进行手工测试；因为没有测试，你倾向于不敢随意重构，这又导致代码逐渐腐化，复杂度使得你的开发速度降低。

再考虑到以下两个大事实：人员会流动，应用会变大。人员一定会流动，需求一定会增加，再也没有任何人能够了解任何一个应用场景。因此，意图依赖人、依赖手工的方式来应对响应力的挑战首先是低效的，从时间维度上来讲也是不现实的。那么，为了服务于「高响应力」这个目标，我们就需要一套自动化的测试套件，它能帮我们提供快速反馈、做质量的守卫者。唯解决了人工、质量的这一环，效率才能稳步提升，团队和企业的高响应力才可能达到。

那么在「响应力」这个上下文中来谈要不要单元测试，我们就可以很有根据了，而不是开发爽了就用，不爽就不用这样含糊的答案：

• 如果你说我的业务部门不需要频繁上线，并且我有足够的人力来覆盖手工测试，那你可以不用单元测试
• 如果你说我是个小项目小部门不需要多高的响应力，每天摸摸鱼就过去了，那你可以不用单元测试
• 如果你说我不在意代码腐化，并且我也不做重构，那你可以不用单元测试
• 如果你说我不在意代码质量，好几个没有测试保护的 if-else 裸奔也不在话下，脑不好还做什么程序员，那你可以不用单元测试
• 如果你说我确有快速部署的需求，但我们不 care 质量问题，出回归问题就修，那你可以不用单元测试

除此之外，你就需要写单元测试。如果你想随时整理重构代码，那么你需要写单元测试；如果你想有自动化的测试套件来帮你快速验证提交的完整性，那么你需要写单元测试；如果你是个长期项目有人员流动，那么你需要写单元测试；如果你不想花大量的时间在记住业务场景和手动测试应用上，那么你就需要单元测试。

至此，我们从「响应力」这个上下文中，回答了「为什么我们需要写单元测试」的问题。接下来可以谈下一个问题了：「为什么是单元测试」。

测试策略：测试金字塔

上面我直接从高响应力谈到单元测试，可能有的同学会问，高响应力这个事情我认可，也认可快速开发的同时，质量也很重要。但是，为了达到「保障质量」的目的，不一定得通过测试呀，也不一定得通过单元测试鸭。

这是个好的问题。为了达到保障质量这个目标，测试当然只是其中一个方式，稳定的自动化部署、集成流水线、良好的代码架构、组织架构的必要调整等，都是必须跟上的设施。我从未认为单元测试是解决质量问题的银弹，多方共同提升才可能起到效果。但相反，也很难想象单元测试都没有都写不好的项目，能有多高的响应力。

即便我们谈自动化测试，未必也不可能全部都是写单元测试。我们对自动化测试套件寄予的厚望是，它能帮我们安全重构已有代码、保存业务上下文、快速回归。测试种类多种多样，为什么我要重点谈单元测试呢？因为这篇文章主题就是谈单元测试啊…它写起来相对最容易、运行速度最快、反馈效果又最直接。下面这个图，想必大家都有所耳闻：

这就是有名的测试金字塔。对于一个自动化测试套件，应该包含种类不同、关注点不同的测试，比如关注单元的单元测试、关注集成和契约的集成测试和契约测试、关注业务验收点的端到端测试等。正常来说，我们会受到资源的限制，无法应用所有层级的测试，效果也未必最佳。因此，我们需要有策略性地根据收益-成本的原则，考虑项目的实际情况和痛点来定制测试策略：比如三方依赖多的项目可以多写些契约测试，业务场景多、复杂或经常回归的场景可以多写些端到端测试，等。但不论如何，整个测试金字塔体系中，你还是应该拥有更多低层次的单元测试，因为它们成本相对最低，运行速度最快（通常是毫秒级别），而对单元的保护价值相对更大。

以上是对「为什么我们需要的是单元测试」这个问题的回答。接下来一小节，就可以正式进入如何做的环节了：「如何写好单元测试」。

关于测试金字塔的补充阅读：测试金字塔实战。

如何写好单元测试：好测试的特征

写单元测试仅仅是第一步，下面还有个更关键的问题，就是怎样写出好的、容易维护的单元测试。好的测试有其特征，虽然它并不是什么新的东西，但总需要时时拿出来温故知新。很多时候，同学感觉测试难写、难维护、不稳定、价值不大等，可能都是因为单元测试写不好所导致的。那么我们就来看看，一个好的单元测试，应该遵循哪几点原则。

首先，我们先来看个简单的例子，一个最简单的 JavaScript 的单元测试长什么样：

// production code
const computeSumFromObject = (a, b) => {
  return a.value + b.value
}

// testing code
it('should return 5 when adding object a with value 2 and b with value 3', () => {
  // given - 准备数据
  const a = { value: 2 }
  const b = { value: 3 }

  // when - 调用被测函数
  const result = computeSumFromObject(a, b)

  // then - 断言结果
  expect(result).toBe(5)
})

以上就是一个最简答的单元测试部分。但麻雀虽小，五脏基本全，它揭示了单元测试的一个基本结构：准备输入数据、调用被测函数、断言输出结果。任何单元测试都可以遵循这样一个骨架，它是我们常说的 given-when-then 三段式。

为什么说单元测试说来简单，做到却不简单呢？除了遵循三段式，显然我们还需要遵循一些其他的原则。前面说到，我们对单元测试寄予了几点厚望，下面就来看看，它如何能达到我们期望的效果，以此来反推单元测试的特征：

• 安全重构已有代码 -> 应该有且仅有一个失败的理由、不关注内部实现
• 保存业务上下文 -> 表达力极强
• 快速回归 -> 快、稳定

下面来看看这三个原则都是咋回事：

有且仅有一个失败的理由

有且仅有一个失败的理由，这个理由是什么呢？是 「当输入不变时，当且仅当被测业务代码功能被改动了」时，测试才应该挂掉。为什么这会支持我们重构呢，因为重构的意思是，在不改动软件外部可观测行为的基础上，调整软件内部实现的一种手段。也就是说，当我被测的代码输入输出没变时，任我怎么倒腾重构代码的内部实现，测试都不应该挂掉。这样才能说是支持了重构。有的单元测试写得，内部实现（比如数据结构）一调整，测试就挂掉，尽管它的业务本身并没修改，这样怎么支持重构呢？不怪得要反过来骂测试成本高，没有用。一般会出现这种情况，可能是因为是先写完代码再补的测试，或者对代码的接口和抽象不明确所导致。

另外，还有一些测试（比如下文要看到的 saga 官方推荐的测试），它需要测试实现代码的执行次序。这也是一种「关注内部实现」的测试，这就使得除了业务目标外，还有「执行次序」这个因素可能使测试挂掉。这样的测试也是很脆弱的。

表达力极强

表达力极强，讲的是两方面：

• 看到测试时，你就知道它测的业务点是啥
• 测试挂掉时，能清楚地知道业务、期望数据与实际输出的差异

这些表达力体现在许多方面，比如测试描述、数据准备的命名、与测试无关数据的清除、断言工具能提供的比对等。空口无凭，请大家在阅读后面测试落地时时常对照。

快、稳定

不快的单元测试还能叫单元测试吗？一般来讲，一个没有依赖、没有 API 调用的单元测试，都能在毫秒级内完成。那么为了达到快、稳定这个目标，我们需要：

• 隔离尽量多的依赖。依赖少，速度就快，自然也更稳定
• 将依赖、集成等耗时、依赖三方返回的地方放到更高层级的测试中，有策略性地去做
• 测试代码中不要包含逻辑。不然你咋知道是实现挂了还是你的测试挂了呢？

在后面的介绍中，我会将这些原则落实到我们写的每个单元测试中去。大家可以时时翻到这个章节来对照，是不是遵循了我们说的这几点原则，不遵循是不是确实会带来问题。时时勤拂拭，莫使惹尘埃啊。

React 单元测试策略及落地

React 应用的单元测试策略

上个项目上的 React(-Native) 应用架构如上所述。它涉及一个常见 React 应用的几个层面：组件、数据管理、redux、副作用管理等，是一个常见的 React、Redux 应用架构，也是 dva 所推荐的 66%的最佳实践（redux+saga），对于不同的项目应该有一定的适应性。架构中的不同元素有不同的特点，因此即便是单元测试，我们也有针对性的测试策略：

架构层级	测试内容	测试策略	解释
action(creator) 层	是否正确创建 action 对象	一般不需要测试，视信心而定	这个层级非常简单，基础设施搭好以后一般不可能出错，享受了架构带来的简单性
reducer 层	是否正确完成计算	对于有逻辑的 reducer 需要 100%覆盖率	这个层级输入输出明确，又有业务逻辑的计算在内，天然属于单元测试宠爱的对象
selector 层	是否正确完成计算	对于有较复杂逻辑的 selector 需要 100%覆盖率	这个层级输入输出明确，又有业务逻辑的计算在内，天然属于单元测试宠爱的对象
saga(副作用) 层	是否获取了正确的参数去调用 API，并使用正确的数据存取回 redux 中	对于是否获取了正确参数、是否调用正确的 API、是否使用了正确的返回值保存数据、业务分支逻辑、异常分支 这五个业务点建议 100% 覆盖	这个层级也有业务逻辑，对前面所述的 5 大方面进行测试很有重构价值
component(组件接入) 层	是否渲染了正确的组件	组件的分支渲染逻辑要求 100% 覆盖、交互事件的调用参数一般要求 100% 覆盖、被 redux connect 过的组件不测、纯 UI 不测、CSS 一般不测	这个层级最为复杂，测试策略还是以「代价最低，收益最高」为指导原则进行
UI 层	样式是否正确	目前不测	这个层级以我目前理解来说，测试较难稳定，成本又较高
utils 层	各种帮助函数	没有副作用的必须 100% 覆盖，有副作用的视项目情况自定

对于这个策略，这里做一些其他补充：

关于不测 redux connect 过的组件这个策略。理由是成本远高于收益：要牺牲开发体验（搞起来没那么快了），要配置依赖（配置 store、 ，在大型或遗留系统中补测试还很可能遇到 @connect 组件里套 @connect 组件的场景）；然后收益也只是可能覆盖到了几个极少数出现的场景。得不偿失，果断不测。

关于 UI 测试这块的策略。团队之前尝试过 snapshot 测试，对它寄予厚望，理由是成本低，看起来又像万能药。不过由于其难以提供精确快照比对，整个工作的基础又依赖于开发者尽心做好「确认比对」这个事情，很依赖人工耐心又打断日常的开发节奏，导致成本和收益不成正比。我个人目前是持保留态度的。

关于 DOM 测试这块的策略。也就是通过 enzyme 这类工具，通过 css selector 来进行 DOM 渲染方面的测试。这类测试由于天生需要通过 css selector 去关联 DOM 元素，除了被测业务外 css selector 本身就是挂测试的一个因素。一个 DOM 测试至少有两个原因可使它挂掉，并不符合我们上面提到的最佳实践。但这种测试有时又确实有用，后文讲组件测试时会专门提到，如何针对它制定适合的策略。

actions 测试

这一层太过简单，基本都可以不用测试，获益于架构的简单性。当然，如果有些经常出错的 action，再针对性地对这些 action creator 补充测试。

export const saveUserComments = (comments) => ({
  type: 'saveUserComments',
  payload: {
    comments,
  },
})

import * as actions from './actions'

test('should dispatch saveUserComments action with fetched user comments', () => {
  const comments = []
  const expected = {
    type: 'saveUserComments',
    payload: {
      comments: [],
    },
  }

  expect(actions.saveUserComments(comments)).toEqual(expected)
})

reducer 测试

reducer 大概有两种：一种比较简单，仅一一保存对应的数据切片；一种复杂一些，里面具有一些计算逻辑。对于第一种 reducer，写起来非常简单，简单到甚至可以不需要用测试去覆盖。其正确性基本由简单的架构和逻辑去保证的。下面是对一个简单 reducer 做测试的例子：

import Immutable from 'seamless-immutable'

const initialState = Immutable.from({
  isLoadingProducts: false,
})

export default createReducer((on) => {
  on(actions.isLoadingProducts, (state, action) => {
    return state.merge({
      isLoadingProducts: action.payload.isLoadingProducts,
    })
  })
}, initialState)

import reducers from './reducers'
import actions from './actions'

test('should save loading start indicator when action isLoadingProducts is dispatched given isLoadingProducts is true', () => {
  const state = { isLoadingProducts: false }
  const expected = { isLoadingProducts: true }

  const result = reducers(state, actions.isLoadingProducts(true))

  expect(result).toEqual(expected)
})

下面是一个较为复杂、更具备测试价值的 reducer 例子，它在保存数据的同时，还进行了合并、去重的操作：

import uniqBy from 'lodash/uniqBy'

export default createReducers((on) => {
  on(actions.saveUserComments, (state, action) => {
    return state.merge({
      comments: uniqBy(
        state.comments.concat(action.payload.comments), 
        'id',
      ),
    })
  })
})

import reducers from './reducers'
import actions from './actions'

test(`
  should merge user comments and remove duplicated comments 
  when action saveUserComments is dispatched with new fetched comments
`, () => {
  const state = {
    comments: [{ id: 1, content: 'comments-1' }],
  }
  const comments = [
    { id: 1, content: 'comments-1' },
    { id: 2, content: 'comments-2' },
  ]

  const expected = {
    comments: [
      { id: 1, content: 'comments-1' },
      { id: 2, content: 'comments-2' },
    ],
  }

  const result = reducers(state, actions.saveUserComments(comments))

  expect(result).toEqual(expected)
})

reducer 作为纯函数，非常适合做单元测试，加之一般在 reducer 中做重逻辑处理，此处做单元测试保护的价值也很大。请留意，上面所说的单元测试，是不是符合我们描述的单元测试基本原则：

• 有且仅有一个失败的理由：当输入不变时，仅当我们被测「合并去重」的业务操作不符预期时，才可能挂掉测试
• 表达力极强：测试描述已经写得清楚「当使用新获取到的留言数据分发 action saveUserComments 时，应该与已有留言合并并去除重复的部分」；此外，测试数据只准备了足够体现「合并」这个操作的两条 id 的数据，而没有放很多的数据，形成杂音；
• 快、稳定：没有任何依赖，测试代码不包含准备数据、调用、断言外的任何逻辑

selector 测试

selector 同样是重逻辑的地方，可以认为是 reducer 到组件的延伸。它也是一个纯函数，测起来与 reducer 一样方便、价值不菲，也是应该重点照顾的部分。况且，稍微大型一点的项目，应该说必然会用到 selector。原因我讲在这里。下面看一个 selector 的测试用例：

import { createSelector } from 'reselect'

// for performant access/filtering in React component
export const labelArrayToObjectSelector = createSelector(
  [(store, ownProps) => store.products[ownProps.id].labels],
  (labels) => {
    return labels.reduce(
      (result, { code, active }) => ({
        ...result,
        [code]: active,
      }),
      {}
    )
  }
)

import { labelArrayToObjectSelector } from './selector'

test('should transform label array to object', () => {
  const store = {
    products: {
      10085: {
        labels: [
          { code: 'canvas', name: '帆布鞋', active: false },
          { code: 'casual', name: '休闲鞋', active: false },
          { code: 'oxford', name: '牛津鞋', active: false },
          { code: 'bullock', name: '布洛克', active: true },
          { code: 'ankle', name: '高帮鞋', active: true },
        ],
      },
    },
  }
  const expected = {
    canvas: false,
    casual: false,
    oxford: false,
    bullock: true,
    ankle: false,
  }

  const productLabels = labelArrayToObjectSelector(store, { id: 10085 })

  expect(productLabels).toEqual(expected)
})

saga 测试

saga 是负责调用 API、处理副作用的一层。在实际的项目上副作用还有其他的中间层进行处理，比如 redux-thunk、redux-promise 等，本质是一样的，只不过 saga 在测试性上要好一些。这一层副作用怎么测试呢？首先为了保证单元测试的速度和稳定性，像 API 调用这种不确定性的依赖我们一定是要 mock 掉的。经过仔细总结，我认为这一层主要的测试内容有五点：

• 是否使用正确的参数（通常是从 action payload 或 redux 中来），调用了正确的 API
• 对于 mock 的 API 返回，是否保存了正确的数据（通常是通过 action 保存到 redux 中去）
• 主要的业务逻辑（比如仅当用户满足某些权限时才调用 API 等）
• 异常逻辑
• 其他副作用是否发生（比如有时有需要 Emit 的事件、需要保存到 IndexDB 中去的数据等）

来自官方的错误姿势

redux-saga 官方提供了一个 util: CloneableGenerator 用以帮我们写 saga 的测试。这是我们项目使用的第一种测法，大概会写出来的测试如下：

import chunk from 'lodash/chunk'

export function* onEnterProductDetailPage(action) {
  yield put(actions.notImportantAction1('loading-stuff'))
  yield put(actions.notImportantAction2('analytics-stuff'))
  yield put(actions.notImportantAction3('http-stuff'))
  yield put(actions.notImportantAction4('other-stuff'))

  const recommendations = yield call(Api.get, 'products/recommended')
  const MAX_RECOMMENDATIONS = 3
  const [products = []] = chunk(recommendations, MAX_RECOMMENDATIONS)

  yield put(actions.importantActionToSaveRecommendedProducts(products))

  const { payload: { userId } } = action
  const { vipList } = yield select((store) => store.credentails)
  if (!vipList.includes(userId)) {
    yield put(actions.importantActionToFetchAds())
  }
}

import { put, call } from 'saga-effects'
import { cloneableGenerator } from 'redux-saga/utils'
import { Api } from 'src/utils/axios'
import { onEnterProductDetailPage } from './saga'

const product = (productId) => ({ productId })

test(`
  should only save the three recommended products and show ads 
  when user enters the product detail page 
  given the user is not a VIP
`, () => {
  const action = { payload: { userId: 233 } }
  const credentials = { vipList: [2333] }
  const recommendedProducts = [product(1), product(2), product(3), product(4)]
  const firstThreeRecommendations = [product(1), product(2), product(3)]
  const generator = cloneableGenerator(onEnterProductDetailPage)(action)

  expect(generator.next().value).toEqual(
    actions.notImportantAction1('loading-stuff')
  )
  expect(generator.next().value).toEqual(
    actions.notImportantAction2('analytics-stuff')
  )
  expect(generator.next().value).toEqual(
    actions.notImportantAction3('http-stuff')
  )
  expect(generator.next().value).toEqual(
    actions.notImportantAction4('other-stuff')
  )

  expect(generator.next().value).toEqual(call(Api.get, 'products/recommended'))
  expect(generator.next(recommendedProducts).value).toEqual(
    firstThreeRecommendations
  )
  generator.next()
  expect(generator.next(credentials).value).toEqual(
    put(actions.importantActionToFetchAds())
  )
})

这个方案写多了，大家开始感受到了痛点，明显违背我们前面提到的一些原则：

1. 测试分明就是把实现抄了一遍。这违反上述所说「有且仅有一个挂测试的理由」的原则，改变实现次序也将会使测试挂掉
2. 当在实现中某个部分加入新的语句时，该语句后续所有的测试都会挂掉，并且出错信息非常难以描述原因，导致常常要陷入「调试测试」的境地，这也是依赖于实现次序带来的恶果，根本无法支持「重构」这种改变内部实现但不改变业务行为的代码清理行为
3. 为了测试两个重要的业务「只保存获取回来的前三个推荐产品」、「对非 VIP 用户推送广告」，不得不在前面先按次序先断言许多个不重要的实现
4. 测试没有重点，随便改点什么都会挂测试

正确姿势

针对以上痛点，我们理想中的 saga 测试应该是这样：1) 不依赖实现次序；2) 允许仅对真正关心的、有价值的业务进行测试；3) 支持不改动业务行为的重构。如此一来，测试的保障效率和开发者体验都将大幅提升。

于是，我们发现官方提供了这么一个跑测试的工具，刚好可以用来完美满足我们的需求：runSaga。我们可以用它将 saga 全部执行一遍，搜集所有发布出去的 action，由开发者自由断言其感兴趣的 action！基于这个发现，我们推出了我们的第二版 saga 测试方案：runSaga + 自定义拓展 jest 的 expect 断言。最终，使用这个工具写出来的 saga 测试，几近完美：

import { put, call } from 'saga-effects'
import { Api } from 'src/utils/axios'
import { testSaga } from '../../../testing-utils'
import { onEnterProductDetailPage } from './saga'

const product = (productId) => ({ productId })

test(`
  should only save the three recommended products and show ads 
  when user enters the product detail page 
  given the user is not a VIP
`, async () => {
  const action = { payload: { userId: 233 } }
  const store = { credentials: { vipList: [2333] } }
  const recommendedProducts = [product(1), product(2), product(3), product(4)]
  const firstThreeRecommendations = [product(1), product(2), product(3)]
  Api.get = jest.fn().mockImplementations(() => recommendedProducts)

  await testSaga(onEnterProductDetailPage, action, store)

  expect(Api.get).toHaveBeenCalledWith('products/recommended')
  expect(
    actions.importantActionToSaveRecommendedProducts
  ).toHaveBeenDispatchedWith(firstThreeRecommendations)
  expect(actions.importantActionToFetchAds).toHaveBeenDispatched()
})

这个测试已经简短了许多，没有了无关断言的杂音，依然遵循 given-when-then 的结构。并且同样是测试「只保存获取回来的前三个推荐产品」、「对非 VIP 用户推送广告」两个关心的业务点，其中自有简洁的规律：

• 当输入不变时，无论你怎么优化内部实现、调整内部次序，这个测试关心的业务场景都不会挂，真正做到了测试保护重构、支持重构的作用
• 可以仅断言你关心的点，忽略不重要或不关心的中间过程（比如上例中，我们就没有断言其他 notImportant 的 action 是否被 dispatch 出去），消除无关断言的杂音，提升了表达力
• 使用了 product 这样的测试数据创建套件（fixtures），精简测试数据，消除无关数据的杂音，提升了表达力
• 自定义的 expect(action).toHaveBeenDispatchedWith(payload) matcher 很有表达力，且出错信息友好

这个自定义的 matcher 是通过 jest 的 expect.extend 扩展实现的：

expect.extend({
  toHaveBeenDispatched(action) { ... },
  toHaveBeenDispatchedWith(action, payload) { ... },
})

上面是我们认为比较好的副作用测试工具、测试策略和测试方案。使用时，需要牢记你真正关心的业务价值点（本节开始提到的 5 点），以及做到在较为复杂的单元测试中始终坚守三大基本原则。唯如此，单元测试才能真正提升开发速度、支持重构、充当业务上下文的文档。

component 测试

组件测试其实是实践最多，测试实践看法和分歧也最多的地方。React 组件是一个高度自治的单元，从分类上来看，它大概有这么几类：

• 展示型业务组件
• 容器型业务组件
• 通用 UI 组件
• 功能型组件

先把这个分类放在这里，待会回过头来谈。对于 React 组件测什么不测什么，我有一些思考，也有一些判断标准：除去功能型组件，其他类型的组件一般是以渲染出一个语法树为终点的，它描述了页面的 UI 内容、结构、样式和一些逻辑 component(props) => UI。内容、结构和样式，比起测试，直接在页面上调试反馈效果更好。测也不是不行，但都难免有不稳定的成本在；逻辑这块，还是有一测的价值，但需要控制好依赖。综合「好的单元测试标准」作为原则进行考虑，我的建议是：两测两不测。

• 组件分支渲染逻辑必须测
• 事件调用和参数传递一般要测
• 纯 UI 不在单元测试层级测
• 连接 redux 的高阶组件不测
• 其他的一般不测（比如 CSS，官方文档有反例）

组件的分支逻辑，往往也是有业务含义和业务价值的分支，添加单元测试既能保障重构，还可顺便做文档用；事件调用同样也有业务价值和文档作用，而事件调用的参数调用有时可起到保护重构的作用。

纯 UI 不在单元测试级别测试的原因，纯粹就是因为不好断言。所谓快照测试有意义的前提在于两个：必须是视觉级别的比对、必须开发者每次都认真检查。jest 有个 snapshot 测试的概念，但那个 UI 测试是代码级的比对，不是视觉级的比对，最终还是绕了一圈，去除了杂音还不如看 Git 的 commit diff。每次要求开发者自觉检查，既打乱工作流，也难以坚持。考虑到这些成本，我不推荐在单元测试的级别来做 UI 类型的测试。对于我们之前中等规模的项目，诉诸手工还是有一定的可控性。

连接 redux 的高阶组件不测。原因是，connect 过的组件从测试的角度看无非几个测试点：

• mapStateToProps 中是否从 store 中取得了正确的参数
• mapDispatchToProps 中是否地从 actions 中取得了正确的参数
• map 过的 props 是否正确地被传递给了组件
• redux 对应的数据切片更新时，是否会使用新的 props 触发组件进行一次更新

这四个点，react-redux 已经都帮你测过了，已经证明 work 了，为啥要重复测试自寻烦恼呢？当然，不测这个东西的话，还是有这么一种可能，就是你 export 的纯组件测试都是过的，但是代码实际运行出错。穷尽下来主要可能是这几种问题：

• 你在 mapStateToProps 中打错了字或打错了变量名
• 你写了 mapStateToProps 但没有 connect 上去
• 你在 mapStateToProps 中取的路径是错的，在 redux 中已经被改过

第一、二种可能，无视。测试不是万能药，不能预防人主动犯错，这种场景如果是小步提交发现起来是很快的，如果不小步提交那什么测试都帮不了你的；如果某段数据获取的逻辑多处重复，则可以考虑将该逻辑抽取到 selector 中并进行单独测试。

第三种可能，确实是问题，但发生频率目前看来较低。为啥呢，因为没有类型系统我们不会也不敢随意改 redux 的数据结构啊…（这侵入性重的框架哟）所以针对这些少量出现的场景，不必要采取错杀一千的方式进行完全覆盖。默认不测，出了问题或者经常可能出问题的部分，再策略性地补上测试进行固定即可。

综上，@connect 组件不测，因为框架本身已做了大部分测试，剩下的场景出 bug 频率不高，而施加测试的话提高成本（准备依赖和数据），降低开发体验，模糊测试场景，性价比不大，所以强烈建议省了这份心。不测 @connect 过的组件，其实也是 官方文档 推荐的做法。

然后，基于上面第 1、2 个结论，映射回四类组件的结构当中去，我们可以得到下面的表格，然后发现…每种组件都要测渲染分支和事件调用，跟组件类型根本没必然的关联…不过，功能型组件有可能会涉及一些其他的模式，因此又大致分出一小节来谈。

组件类型 / 测试内容	分支渲染逻辑	事件调用	@connect	纯 UI
展示型组件	✅	✅	-	✖️
容器型组件	✅	✅	✖️	✖️
通用 UI 组件	✅	✅	-	✖️
功能型组件	✅	✅	✖️	✖️

业务型组件 - 分支渲染

export const CommentsSection = ({ comments }) => (
  

    {comments.length > 0 && (
      
Comments
    )}

    {comments.map((comment) => (
      
    )}
  
)

对应的测试如下，测试的是不同的分支渲染逻辑：没有评论时，则不渲染 Comments header。

import { CommentsSection } from './index'
import { Comment } from './Comment'

test('should not render a header and any comment sections when there is no comments', () => {
  const component = shallow()

  const header = component.find('h2')
  const comments = component.find(Comment)

  expect(header).toHaveLength(0)
  expect(comments).toHaveLength(0)
})

test('should render a comments section and a header when there are comments', () => {
  const contents = [
    { id: 1, author: '男***8', comment: '价廉物美，相信奥康旗舰店' },
    { id: 2, author: '雨***成', comment: '所以一双合脚的鞋子...' },
  ]
  const component = shallow()

  const header = component.find('h2')
  const comments = component.find(Comment)

  expect(header.html()).toBe('Comments')
  expect(comments).toHaveLength(2)
})

业务型组件 - 事件调用

测试事件的一个场景如下：当某条产品被点击时，应该将产品相关的信息发送给埋点系统进行埋点。

export const ProductItem = ({
  id,
  productName,
  introduction,
  trackPressEvent,
}) => (
   trackPressEvent(id, productName)}>