如何使用路径变量测试 Go-Chi 路由?
使用路径变量测试 Chi 路由
在 go-chi 中,使用路径变量测试路由最初可能会带来挑战。但是,通过采用适当的技术,您可以有效地编写可靠的测试。
问题源于以下事实:使用 httptest.NewRequest 时,路径参数值不会自动填充到请求上下文中。这需要手动添加这些参数。
一种方法涉及创建新的请求上下文并手动设置 URL 参数:
<code class="go">// Request & new request context creation req := httptest.NewRequest("GET", "/articles/123", nil) reqCtx := chi.NewRouteContext() reqCtx.URLParams.Add("articleID", "123") // Setting custom request context with Route Context Key rctxKey := chi.RouteCtxKey req = req.WithContext(context.WithValue(req.Context(), rctxKey, reqCtx))</code>
或者,可以使用自定义 http.Handler自动添加路径参数值:
<code class="go">type URLParamHandler struct { Next http.Handler } func (h URLParamHandler) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { rctx := chi.NewRouteContext() for key, val := range r.URL.Query() { rctx.URLParams.Add(key, val[0]) } r = r.WithContext(context.WithValue(r.Context(), chi.RouteCtxKey, rctx)) h.Next.ServeHTTP(w, r) }</code>
<code class="go">// Middleware usage in test handler := URLParamHandler{Next: ArticleCtx(GetArticleID)} handler.ServeHTTP(rec, req)</code>
记住在测试过程中使用适当的处理程序,确保 ArticleCtx 中间件和处理程序本身都被调用。
总而言之,在 go-chi 中使用路径变量测试路由需要注意使用适当的 URL 参数填充请求上下文。采用这些技术将使您能够编写准确且有效的测试。
以上是如何使用路径变量测试 Go-Chi 路由?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Golang在性能和可扩展性方面优于Python。1)Golang的编译型特性和高效并发模型使其在高并发场景下表现出色。2)Python作为解释型语言,执行速度较慢,但通过工具如Cython可优化性能。

Golang在并发性上优于C ,而C 在原始速度上优于Golang。1)Golang通过goroutine和channel实现高效并发,适合处理大量并发任务。2)C 通过编译器优化和标准库,提供接近硬件的高性能,适合需要极致优化的应用。

goisidealforbeginnersandsubableforforcloudnetworkservicesduetoitssimplicity,效率和concurrencyFeatures.1)installgromtheofficialwebsitealwebsiteandverifywith'.2)

Golang适合快速开发和并发场景,C 适用于需要极致性能和低级控制的场景。1)Golang通过垃圾回收和并发机制提升性能,适合高并发Web服务开发。2)C 通过手动内存管理和编译器优化达到极致性能,适用于嵌入式系统开发。

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C 更适合需要直接控制硬件资源和高性能优化的场景,而Golang更适合需要快速开发和高并发处理的场景。1.C 的优势在于其接近硬件的特性和高度的优化能力,适合游戏开发等高性能需求。2.Golang的优势在于其简洁的语法和天然的并发支持,适合高并发服务开发。

Golang和Python各有优势:Golang适合高性能和并发编程,Python适用于数据科学和Web开发。 Golang以其并发模型和高效性能着称,Python则以简洁语法和丰富库生态系统着称。

Golang和C 在性能上的差异主要体现在内存管理、编译优化和运行时效率等方面。1)Golang的垃圾回收机制方便但可能影响性能,2)C 的手动内存管理和编译器优化在递归计算中表现更为高效。
