Web Platform Tests (WPT) 项目测试编写规范指南

Web Platform Tests (WPT) 项目测试编写规范指南

wpt Test suites for Web platform specs — including WHATWG, W3C, and others wpt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wp/wpt

前言

Web Platform Tests (WPT) 项目是用于验证Web平台规范实现一致性的测试套件。作为开发者,编写高质量的测试用例对确保Web标准的正确实现至关重要。本文将详细介绍WPT项目中编写测试用例的通用规范。

文件路径与命名规范

目录结构

  • 建议遵循现有测试的组织结构,按规范章节创建子目录
  • 考虑Windows系统的路径长度限制(不超过150字符)

文件命名

  • 避免使用过于简单的名称(如001.html
  • 推荐格式:测试主题-序号.html(如flexbox-layout-001.html
  • 文件名应简明扼要,避免使用连词、冠词和介词
  • 序号采用3位数字格式(001-999)

特殊协议标记

  • HTTPS测试:文件名需包含.https.(如secure-feature.https.html
  • HTTP/2测试:文件名需包含.h2

文件格式与编码

支持格式

  • HTML/XHTML
  • XML/SVG
  • JavaScript(用于testharness.js测试)
  • Python(用于WebDriver规范测试)

编码要求

  • 默认使用UTF-8编码
  • 非UTF-8默认格式的文件需包含编码声明(如HTML中的<meta charset=utf-8>

测试编写原则

简洁性原则

  • 保持测试尽可能简短
  • 避免不必要的页面元素
  • 对于reftests,800×600分辨率下不应出现滚动条(除非测试滚动行为)

保守性原则

  • 避免依赖非测试目标的边缘情况
  • 确保测试在目标功能正确实现时通过,错误实现时失败
  • 谨慎使用跨浏览器特性

跨平台兼容性

  • 确保测试在不同设备、分辨率和环境下正常工作
  • 字体使用规范:
    • 优先使用Ahem字体(通过Web字体加载)
    • 必要时使用@font-face

自包含性

  • 禁止依赖外部网络资源
  • 多主机测试应使用预定义的子域名

自描述性

  • 测试结果应直观明确
  • 无需查阅规范即可判断测试通过/失败

代码风格规范

基本规则

  • 禁止行尾空格
  • 使用空格而非制表符缩进
  • 使用UNIX风格换行符(LF)

代码检查工具

项目提供了lint工具用于检查代码规范问题,开发者应在提交前运行检查并修正所有问题。

CSS测试特殊要求

CSS规范测试除上述通用规范外,还需满足:

  • 元数据要求
  • 用户样式表规范

实用建议

  1. 复用资源:充分利用/common//media//css/support/目录中的现有资源

  2. 工具脚本:命令行工具脚本应放在tools子目录中(服务器会返回404防止直接访问)

  3. 服务器特性:充分利用WPT服务器提供的各种测试特性,包括:

    • 自定义域名支持
    • 自定义HTTP头
    • 文本替换功能
  4. 参考现有测试:编写新测试时,参考类似功能的现有测试是最佳实践

结语

遵循这些规范将确保您的测试用例质量高、可维护性强,并能有效验证Web标准的实现。记住,好的测试用例不仅验证功能正确性,还应具备清晰的通过/失败判断标准,同时保持跨平台兼容性。

通过参与WPT测试编写,您正在为Web平台的标准化和互操作性做出宝贵贡献。

wpt Test suites for Web platform specs — including WHATWG, W3C, and others wpt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wp/wpt

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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