WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Заглушка () получила неожиданное сообщение () с (без аргументов)

Я пытаюсь написать тест, используя RR. Мне нужна заглушка объекта модели.

describe ApplicationController do

  subject(:application_controller)     { ApplicationController.new }
  let(:messages)                       { ['a1', 'a2', 'a3' ] }
  let(:model)                          { Object.new }

  it 'should copy errors to flash' do
    stub(model).error_messages { messages }
    flash[:error] == nil
    subject.copy_errors_to_flash(model)
    flash[:error].should == messages
  end

end

Я получаю

ApplicationController should copy errors to flash
     Failure/Error: stub(model).error_messages { messages }
       Stub #<Object:0x007ffaa803f930> received unexpected message :error_messages with (no args)
     # ./spec/controllers/application_controller_spec.rb:10:in `block (2 levels) in <top (required)>'

Я понятия не имею, что я делаю неправильно. Я думаю, что следую документам...


Ответы:


1

Вы вызываете метод error_messages в заглушке вашей модели в этой строке:

stub(model).error_messages { messages }

Я предполагаю, что вы действительно хотите сделать что-то еще здесь, скорее всего:

model.should_receive(:error_messages).and_return(messages)

который создает метод-заглушку для error_messages и будет отвечать вашим массивом сообщений всякий раз, когда ваши тесты спецификации вызывают model.error_messages

16.04.2013
Новые материалы

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..


Для любых предложений по сайту: [email protected]