如何使用高级TypeScript模式构建可扩展的QA框架
TypeScript自动化QA(7部分系列)
🗺️ TypeScript第一步:自动化QA实用路线图
🗂️ 如何在TypeScript中使用数组和对象构建强大的QA自动化脚本
🔀 如何掌握TypeScript基础逻辑以构建更智能的自动化QA
🏷️ TypeScript自定义类型QA自动化实用指南
🏛️ 停止编写脆弱的测试:可扩展TypeScript POM蓝图
⚡️ 停止编写不稳定的测试:Playwright异步基础指南
🛡️ 如何使用高级TypeScript模式构建可扩展的QA框架
🤖 在我们的上一篇文章中,我们掌握了异步性,为我们的测试框架奠定了坚实的基础。但坚实的基础只是开始。要构建真正可扩展和可维护的自动化套件,我们需要一个强大的架构框架。这个框架就是高级的、表达性强的类型系统。
本文适合高级用户。我们将超越基础类型,向你展示如何利用TypeScript的高级模式来消除整类bug,甚至在你运行单个测试之前。
你将学习构建世界级QA框架的五个基本模式:
枚举(Enums):管理固定常量集合并防止拼写错误
泛型(Generics):编写高度可重用、类型安全的代码,如API客户端
Zod & z.infer:在运行时验证API响应并消除手动类型定义
typeof:直接从运行时对象创建类型
工具类型(Utility Types):创建现有类型的灵活变体,无需重复代码
掌握这些概念将把你的框架从简单的测试集合转变为可扩展、自文档化和有弹性的资产。
前置要求:
TypeScript基础:
基本TypeScript类型(string、number、boolean)
使用数组和对象构建数据
使用函数编写可重用代码
使用循环自动化操作(for、while)
使用条件语句做出决策(if/else)
联合类型和字面量类型
类型别名和接口
Playwright项目:你应该对如何编写和运行测试有基本了解
你理解页面对象模型(类)的目的
你理解并正确使用async/await、Promise.all和try/catch
🤔 问题:"简单"框架的隐藏成本
当框架很小时,保持清洁很容易。但随着它的增长,"简单"的解决方案会引入隐藏成本,使代码库变得脆弱且难以维护。
魔法字符串:使用原始字符串如'ADMIN'或'POST'作为角色或请求方法是定时炸弹。单个拼写错误('ADMNIN')会创建一个TypeScript无法捕获的bug。
重复逻辑:为每个API端点编写新的fetch函数(fetchUser、fetchArticle、fetchComment)会创建维护噩梦。认证逻辑的更改需要更新数十个文件。
类型漂移:你手动为API响应编写TypeScript interface。API发生变化——字段被重命名或删除。你的测试仍然编译,但在运行时失败,因为你的类型撒谎了。
负载混淆:你对创建新文章和更新标题都使用相同的大Article类型。这令人困惑且效率低下。
这些小问题会累积,导致一个难以重构且令人恐惧的框架。
🛠️ 解决方案,第1部分:枚举实现坚如磐石的常量
消除"魔法字符串"bug的最快方法是使用枚举。枚举是命名常量的受限集合。
脆弱的方式(魔法字符串)
想象一个分配角色的函数。字符串中的拼写错误会静默通过TypeScript。
- // 🚨 这是"之前" - 等待发生的bug 🚨
- function assignRole(username: string, role: string) {
- // 如果有人传递'admn'或'editorr'怎么办?
- console.log(`分配角色: ${role} 给 ${username}`);
- }
- // 简单的拼写错误意味着这段代码在逻辑上有缺陷,但TS不知道
- assignRole('idavidov', 'admnin'); // 糟糕!
健壮的修复(枚举)
通过定义UserRole枚举,我们强制开发者从有效选项列表中选择,给我们自动完成和编译时安全性。
- // ✅ 这是"之后" - 类型安全且清晰 ✅
- export enum UserRole {
- ADMIN = 'admin',
- EDITOR = 'editor',
- VIEWER = 'viewer',
- }
- function assignRole(username: string, role: UserRole) {
- console.log(`分配角色: ${role} 给 ${username}`);
- }
- // 1. 无拼写错误:如果UserRole.ADMNIN存在,TS会抛出错误
- // 2. 自动完成:你的编辑器会建议ADMIN、EDITOR或VIEWER
- assignRole('idavidov', UserRole.ADMIN);
经验法则:如果你有一组固定的相关字符串,使用枚举。
🚀 解决方案,第2部分:泛型实现最大可重用性
泛型可以说是编写可扩展代码最强大的功能。它们允许你编写可以与任何类型一起工作的函数,而不牺牲类型安全性。完美的用例是可重用的API请求函数。
重复的方式(无泛型)
没有泛型,你最终会为每个API端点编写几乎相同的函数。
- // 🚨 "之前" - 大量重复代码 🚨
- async function fetchArticle(id: string): Promise<ArticleResponse> {
- const res = await request.get(`/api/articles/${id}`);
- return await res.json();
- }
- async function fetchUser(id: string): Promise<UserResponse> {
- const res = await request.get(`/api/users/${id}`);
- return await res.json();
- }
可扩展的修复(泛型函数)
我们可以编写一个函数apiRequest,它可以获取任何资源并返回强类型响应。魔法是`<T>占位符。
- // ✅ "之后" - 单个、可重用、类型安全的函数 ✅
- // 我们定义一个接受泛型类型`T`的函数
- // 它返回一个Promise,其主体将是类型`T`
- async function apiRequest<T = unknown>({
- method,
- url,
- }: // ... 其他参数
- ApiRequestParams): Promise<ApiRequestResponse<T>> {
- const response = await apiRequestOriginal({
- /* ... 实现细节 ... */
- });
- return {
- status: response.status,
- body: response.body as T, // 我们告诉TS在这里信任我们
- };
- }
当我们调用这个函数时,我们指定T应该是什么。
- // T变成ArticleResponse。'body'常量现在完全类型化了!
- const { body } = await apiRequest<ArticleResponse>({
- method: 'GET',
- url: 'api/articles/my-article',
- });
- // 我们现在可以使用完整的自动完成访问body.article.title
- console.log(body.article.title);
🛡️ 解决方案,第3部分:Zod & z.infer实现端到端安全性
我们已经解决了代码重复。现在让我们解决"类型漂移"。你数据的最终真相来源是API本身。Zod是一个TypeScript库,它让我们创建一个在运行时验证真实API响应的模式,而z.infer让我们从同一个模式创建编译时TypeScript类型。
一个模式。两个好处。零漂移。
首先,为你的API响应定义一个模式。这是一个描述数据形状的实际JavaScript对象。
- // 1. 用Zod定义运行时模式
- export const ArticleResponseSchema = z.object({
- article: z.object({
- slug: z.string(),
- title: z.string(),
- description: z.string(),
- body: z.string(),
- author: z.object({
- username: z.string(),
- // ... 其他作者字段
- }),
- }),
- });
接下来,使用z.infer的魔法从模式创建TypeScript类型,无需任何额外工作。
- // 2. 直接从模式推断TypeScript类型
- export type ArticleResponse = z.infer<typeof ArticleResponseSchema>;
- // 无需手动编写这个!
- // interface ArticleResponse {
- // article: {
- // slug: string;
- // title: string;
- // ...
- // }
- // }
现在,在你的测试中,你两者都使用。Zod模式验证实时数据,推断的类型给你自动完成和静态分析。
- // 3. 在测试中使用两者以获得100%的信心
- await test.step('验证创建文章', async () => {
- const { status, body } = await apiRequest<ArticleResponse>({
- /* ... 请求参数 ... */
- });
- // 运行时检查:API响应是否匹配我们的模式?
- // 如果API发生变化,这将失败,立即捕获bug
- expect(ArticleResponseSchema.parse(body)).toBeTruthy();
- // 编译时安全性:我们现在可以自信地使用'body'
- const articleId = body.article.slug;
- expect(status).toBe(201);
- });
🛠️ 解决方案,第4部分:typeof和工具类型实现灵活性
有时你需要简单、临时对象的类型,或者你需要为API更新负载等事情创建现有类型的轻微变体。
typeof:从运行时对象创建类型
如果你的代码中有一个常量对象,你可以使用typeof创建一个完美匹配其形状的类型。
- // 定义默认负载的运行时对象
- const defaultArticlePayload = {
- article: {
- title: '我的默认标题',
- description: '一篇很棒的文章',
- body: '内容...',
- tagList: ['testing', 'playwright'],
- },
- };
- // 创建一个完全匹配对象形状的类型
- type ArticlePayload = typeof defaultArticlePayload;
- // 这个函数现在只接受具有该确切形状的对象
- function createArticle(payload: ArticlePayload) {
- // ...
- }
Partial和Pick:从其他类型创建类型
使用我们从Zod的ArticleResponse类型,如果我们想更新文章怎么办?我们可能只需要发送几个字段,而不是全部。工具类型让我们可以即时创建这些变体。
Partial<T>:使T中的所有字段可选
Pick<T, K>:通过从T中选择几个键K创建新类型
- // 我们的原始类型,其中所有字段都是必需的
- // type Article = { slug: string; title: string; body: string; ... }
- type Article = z.infer<typeof ArticleResponseSchema>['article'];
- // ✅ 场景1:更新负载,其中任何字段都是可选的
- // 这创建了一个类型如:{ title?: string; body?: string; ... }
- type UpdateArticlePayload = Partial<Article>;
- // ✅ 场景2:表示唯一标识符的类型
- // 这创建了类型:{ slug: string; }
- type ArticleLocator = Pick<Article, 'slug'>;
5个模式总结
🚀 你的使命:构建一个牢不可破的框架
你现在已经装备了在最健壮、企业级测试自动化框架中使用的模式。回到你自己的项目,寻找升级的机会:
寻找魔法字符串:找到任何硬编码字符串('admin'、'success'、'POST')并用枚举替换它们
模式化你的端点:选择你最关键的API端点,为它编写Zod模式,并使用z.infer生成类型。在测试中应用它
用泛型重构:识别两个或更多重复函数(如API调用)并将它们重构为单个、可重用的泛型函数
创建智能负载:寻找POST或PATCH请求,使用Partial或Pick等工具类型创建精确、最小的负载
采用这些高级模式是将你的测试框架从简单工具转变为强大、可扩展和真正可靠的工程资产的最后一步。
实际应用示例
1. 完整的API客户端实现
- // 定义API请求参数类型
- interface ApiRequestParams {
- method: 'GET' | 'POST' | 'PUT' | 'DELETE' | 'PATCH';
- url: string;
- body?: unknown;
- headers?: Record<string, string>;
- }
- // 定义API响应类型
- interface ApiRequestResponse<T> {
- status: number;
- body: T;
- headers: Record<string, string>;
- }
- // 泛型API请求函数
- async function apiRequest<T = unknown>({
- method,
- url,
- body,
- headers = {},
- }: ApiRequestParams): Promise<ApiRequestResponse<T>> {
- const response = await fetch(url, {
- method,
- headers: {
- 'Content-Type': 'application/json',
- ...headers,
- },
- body: body ? JSON.stringify(body) : undefined,
- });
- const responseBody = await response.json();
- return {
- status: response.status,
- body: responseBody as T,
- headers: Object.fromEntries(response.headers.entries()),
- };
- }
2. 完整的Zod模式示例
- import { z } from 'zod';
- // 用户模式
- export const UserSchema = z.object({
- id: z.number(),
- username: z.string().min(3),
- email: z.string().email(),
- role: z.enum(['admin', 'editor', 'viewer']),
- createdAt: z.string().datetime(),
- updatedAt: z.string().datetime(),
- });
- // 文章模式
- export const ArticleSchema = z.object({
- id: z.number(),
- slug: z.string(),
- title: z.string().min(1),
- description: z.string(),
- body: z.string(),
- author: UserSchema,
- tagList: z.array(z.string()),
- createdAt: z.string().datetime(),
- updatedAt: z.string().datetime(),
- });
- // 文章响应模式
- export const ArticleResponseSchema = z.object({
- article: ArticleSchema,
- });
- // 文章列表响应模式
- export const ArticlesResponseSchema = z.object({
- articles: z.array(ArticleSchema),
- articlesCount: z.number(),
- });
- // 推断类型
- export type User = z.infer<typeof UserSchema>;
- export type Article = z.infer<typeof ArticleSchema>;
- export type ArticleResponse = z.infer<typeof ArticleResponseSchema>;
- export type ArticlesResponse = z.infer<typeof ArticlesResponseSchema>;
3. 完整的测试示例
- import { test, expect } from '@playwright/test';
- import { apiRequest } from '../utils/api-client';
- import {
- ArticleResponseSchema,
- ArticleResponse,
- UpdateArticlePayload
- } from '../schemas/article';
- test.describe('文章API测试', () => {
- test('应该创建新文章', async () => {
- const newArticle = {
- article: {
- title: '测试文章',
- description: '这是一个测试文章',
- body: '文章内容...',
- tagList: ['testing', 'automation'],
- },
- };
- const { status, body } = await apiRequest<ArticleResponse>({
- method: 'POST',
- url: '/api/articles',
- body: newArticle,
- });
- // 运行时验证
- expect(ArticleResponseSchema.parse(body)).toBeTruthy();
- // 编译时类型安全
- expect(status).toBe(201);
- expect(body.article.title).toBe('测试文章');
- expect(body.article.author.username).toBeDefined();
- });
- test('应该更新文章', async () => {
- const updatePayload: UpdateArticlePayload = {
- title: '更新的标题',
- description: '更新的描述',
- };
- const { status, body } = await apiRequest<ArticleResponse>({
- method: 'PUT',
- url: '/api/articles/test-article',
- body: { article: updatePayload },
- });
- expect(status).toBe(200);
- expect(body.article.title).toBe('更新的标题');
- });
- });
4. 工具类型的高级用法
- // 从现有类型创建新类型
- type CreateArticlePayload = Pick<Article, 'title' | 'description' | 'body' | 'tagList'>;
- type ArticleSummary = Pick<Article, 'id' | 'title' | 'description' | 'author'>;
- type ArticleUpdatePayload = Partial<CreateArticlePayload>;
- // 组合工具类型
- type RequiredArticleFields = Required<Pick<Article, 'title' | 'body'>>;
- type OptionalArticleFields = Partial<Omit<Article, 'id' | 'createdAt' | 'updatedAt'>>;
- // 条件类型
- type ApiResponse<T> = {
- data: T;
- status: 'success' | 'error';
- message?: string;
- };
- type SuccessResponse<T> = ApiResponse<T> & { status: 'success' };
- type ErrorResponse = ApiResponse<never> & { status: 'error'; message: string };
🙏🏻 感谢阅读! 构建健壮、可扩展的自动化框架是一个最好一起进行的旅程。如果你觉得这篇文章有帮助,考虑加入一个不断增长的QA专业人士社区🚀,他们热衷于掌握现代测试。
通过注册通讯加入社区并获取最新文章和技巧。
