극작가: 효율적인 테스트를 위한 유틸리티의 GraphQL 요청
Playwright와 같은 엔드투엔드 테스트 프레임워크로 작업할 때 GraphQL 요청을 모의하면 테스트 안정성과 속도가 크게 향상될 수 있습니다. Jay Freestone의 훌륭한 블로그 게시물인 Stubbing GraphQL Requests in Playwright에서 영감을 받아 유연한 GraphQL 요청 가로채기와 응답 스텁을 허용하는 재사용 가능한 유틸리티 기능을 구축하기로 결정했습니다.
이 게시물에서는 InterceptGQL 유틸리티 구현 과정을 안내하고 이를 Playwright와 함께 사용하여 GraphQL 쿼리 및 변형에 대한 서버 응답을 모의하는 방법을 보여 드리겠습니다.
interceptGQL 유틸리티: 작동 방식
interceptGQL 유틸리티는 모든 GraphQL 요청에 대한 경로 핸들러를 백엔드에 등록하고 해당 작업의 OperationName을 기반으로 특정 작업을 가로챕니다. 각 작업이 요청에 전달된 변수에 응답하고 유효성을 검사하는 방법을 정의할 수 있습니다.
구현은 다음과 같습니다.
import { test as baseTest, Page, Route } from '@playwright/test'; import { namedOperations } from '../../src/graphql/autogenerate/operations'; type CalledWith = Record<string, unknown>; type Operations = keyof (typeof namedOperations)['Query'] | keyof (typeof namedOperations)['Mutation']; type InterceptConfig = { operationName: Operations | string; res: Record<string, unknown>; }; type InterceptedPayloads = { [operationName: string]: CalledWith[]; }; export async function interceptGQL( page: Page, interceptConfigs: InterceptConfig[] ): Promise<{ reqs: InterceptedPayloads }> { const reqs: InterceptedPayloads = {}; interceptConfigs.forEach(config => { reqs[config.operationName] = []; }); await page.route('**/graphql', (route: Route) => { const req = route.request().postDataJSON(); const operationConfig = interceptConfigs.find(config => config.operationName === req.operationName); if (!operationConfig) { return route.continue(); } reqs[req.operationName].push(req.variables); return route.fulfill({ status: 200, contentType: 'application/json', body: JSON.stringify({ data: operationConfig.res }), }); }); return { reqs }; } export const test = baseTest.extend<{ interceptGQL: typeof interceptGQL }>({ interceptGQL: async ({ browser }, use) => { await use(interceptGQL); }, });
예: 작업 관리 대시보드 테스트
유틸리티의 실제 작동 모습을 보여주기 위해 이를 사용하여 작업 관리 대시보드를 테스트해 보겠습니다. GraphQL 쿼리(GetTasks)를 가로채서 해당 응답을 모의합니다.
import { expect } from '@playwright/test'; import { namedOperations } from '../../../src/graphql/autogenerate/operations'; import { test } from '../../fixtures'; import { GetTasksMock } from './mocks/GetTasks.mock'; test.describe('Task Management Dashboard', () => { test.beforeEach(async ({ page, interceptGQL }) => { await page.goto('/tasks'); await interceptGQL(page, [ { operationName: namedOperations.Query['GetTasks'], res: GetTasksMock, }, ]); }); test('Should render a list of tasks', async ({ page }) => { const taskDashboardTitle = page.getByTestId('task-dashboard-title'); await expect(taskDashboardTitle).toHaveText('Task Dashboard'); const firstTaskTitle = page.getByTestId('0-task-title'); await expect(firstTaskTitle).toHaveText('Implement authentication flow'); const firstTaskStatus = page.getByTestId('0-task-status'); await expect(firstTaskStatus).toHaveText('In Progress'); }); test('Should navigate to task details page when a task is clicked', async ({ page }) => { await page.getByTestId('0-task-title').click(); await expect(page.getByTestId('task-details-header')).toHaveText('Task Details'); await expect(page.getByTestId('task-details-title')).toHaveText('Implement authentication flow'); }); });
여기서 무슨 일이 일어나고 있나요?
- 요청 가로채기: InterceptGQL 유틸리티는 GetTasks 쿼리를 가로채고 GetTasksMock에 정의된 모의 데이터를 반환합니다.
- 모의 응답: 실제 백엔드에 도달하는 대신 모의 응답이 제공됩니다.
- 변수 유효성 검사: 이 유틸리티는 요청과 함께 전송된 GraphQL 변수도 저장하므로 API 호출을 별도로 테스트하는 데 유용할 수 있습니다.
이 접근 방식을 사용하는 이유는 무엇입니까?
- 향상된 속도: 실제 네트워크 요청을 방지하여 테스트가 더 빠르고 안정적으로 실행됩니다.
- 단순화된 테스트 데이터: 응답을 제어하여 극단적인 경우와 다양한 애플리케이션 상태를 더 쉽게 테스트할 수 있습니다.
- API 호출 유효성 검사: 요청과 함께 전송된 변수를 캡처하면 프런트엔드가 올바른 매개변수를 사용하여 백엔드를 호출하는지 확인할 수 있습니다.
이 구현 및 접근 방식은 Jay Freestone의 뛰어난 블로그 게시물인 Stubbing GraphQL Requests in Playwright에서 영감을 받았습니다. 그의 게시물은 InterceptGQL 유틸리티를 구축하기 위한 견고한 기반을 제공했습니다.
이 유틸리티를 Playwright 테스트 모음에 통합하면 GraphQL 쿼리 및 변형을 쉽게 모의할 수 있어 복잡한 시나리오를 단순화하는 동시에 테스트 속도와 안정성이 향상됩니다.
위 내용은 극작가: 효율적인 테스트를 위한 유틸리티의 GraphQL 요청의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.

Python은 데이터 과학 및 자동화에 더 적합한 반면 JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 더 적합합니다. 1. Python은 데이터 처리 및 모델링을 위해 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습에서 잘 수행됩니다. 2. 파이썬은 간결하고 자동화 및 스크립팅이 효율적입니다. 3. JavaScript는 프론트 엔드 개발에 없어서는 안될 것이며 동적 웹 페이지 및 단일 페이지 응용 프로그램을 구축하는 데 사용됩니다. 4. JavaScript는 Node.js를 통해 백엔드 개발에 역할을하며 전체 스택 개발을 지원합니다.
