Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

EmberJS: использование ember-mocha, как протестировать сериализатор/контроллер с хранилищем

Я переписываю проект ember для использования ember-cli. Поскольку функция Mocha describeModel вводит хранилище, а describeModule нет, я как бы застрял на переписывании тестов сериализатора.

import { expect, assert } from 'chai';
import { describeModel,it } from 'ember-mocha';

describeModel('connection','Connection Desc', { needs: ['model:result'] },
  function() {
    it('exists', function() {
      var model = this.subject();
      var store = this.store();
      expect(model).to.be.ok;
    });
});

В качестве обходного пути я вручную создаю магазин, но думаю, это не очень удобно, и я уверен, что есть более читаемый способ сделать это:

import App from '../../../app';
import { expect, assert } from 'chai';
import { describeModule, it } from 'ember-mocha';

describeModule( 'serializer:result', 'Result Serializer', { needs: ['model:result'] },

function() {

  it('converts a single item on a result to a one element array', function(){
    var serializer = this.subject();

    App.ApplicationStore = DS.Store.extend({
      adapter: DS.MochaAdapter
    });
    var store = App.ApplicationStore.create({
      container: this.container
    });

    expect(
      serializer.extractArray( store, store.modelFor('result'), {"results":[]})
    ).to.be.an.instanceOf(Array).and.have.lengthOf(0);
  });

  it("changes the recycle mode properly.", function () {

      Mediator.ApplicationStore = DS.Store.extend({
        adapter: DS.MochaAdapter
      });
      var store = Mediator.ApplicationStore.create({
        container: this.container
      });

      var model = store.createRecord('result', {});
      // ...          
    });
});

Существует возможность имитировать, но имитировать каждый возможный метод хранилища не кажется заманчивым.

Есть ли более короткий способ получить экземпляр DS.Store (аналогичный subject) для приведенного выше примера?


Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..