Python-Markdown 测试工具详解
markdown 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/Python-Markdown
Python-Markdown 提供了一套完善的测试工具,专门用于验证 Markdown 转换结果的正确性。本文将深入解析这些测试工具的使用方法和实现原理,帮助开发者更好地理解和应用它们。
测试工具概述
Python-Markdown 的测试工具基于 Python 标准库 unittest 构建,无需额外依赖。这套工具不仅用于 Python-Markdown 自身的测试,也设计得足够通用,可供第三方扩展开发者使用。
测试工具主要包含两个核心类:
markdown.test_tools.TestCase
- 提供便捷的 Markdown 测试断言方法markdown.test_tools.LegacyTestCase
- 支持传统的基于文件的测试方式
TestCase 类详解
TestCase
继承自 unittest.TestCase
,并添加了专门针对 Markdown 测试的辅助方法。
核心特性
-
default_kwargs 属性
- 类型:字典(dict)
- 作用:为每个测试提供默认的 Markdown 转换参数
- 特点:可在单个测试中覆盖默认值
-
assertMarkdownRenders 方法
- 参数:
- source_text: Markdown 源文本
- expected_output: 预期的 HTML 输出
- expected_attrs(可选): 预期属性字典
- **kwargs: 传递给 Markdown 的其他参数
- 功能:验证 Markdown 转换结果是否符合预期
- 比较方式:使用
assertMultiLineEqual
进行多行文本比较 - 错误报告:当实际输出与预期不符时,提供差异对比(diff)
- 参数:
-
dedent 方法
- 功能:自动去除三引号字符串的缩进
- 用途:使测试代码中的多行字符串更整洁
使用示例
from markdown.test_tools import TestCase
class TestHr(TestCase):
def test_hr_before_paragraph(self):
self.assertMarkdownRenders(
self.dedent(
"""
***
An HR followed by a paragraph with no blank line.
"""
),
self.dedent(
"""
<hr>
<p>An HR followed by a paragraph with no blank line.</p>
"""
),
output_format='html'
)
LegacyTestCase 类详解
LegacyTestCase
专为传统的基于文件的测试设计,适合处理大量已有的 Markdown 测试用例。
核心配置属性
-
location
- 类型:字符串(路径)
- 作用:指定测试文件目录
- 建议:使用绝对路径
-
exclude
- 类型:列表
- 作用:指定要跳过的测试文件名(不带扩展名)
-
normalize
- 类型:布尔值
- 默认:False
- 作用:是否对 HTML 进行标准化处理
- 注意:需要安装 PyTidyLib
-
input_ext/output_ext
- 类型:字符串
- 默认:.txt/.html
- 作用:指定输入/输出文件扩展名
-
default_kwargs
- 类型:Kwargs 实例
- 作用:为目录下所有测试提供默认参数
特殊测试配置
可以为特定测试文件定义专属参数,规则如下:
- 属性名 = 文件名(去掉扩展名,替换空格和短横线为下划线)
- 属性值 = Kwargs 实例
使用示例
from markdown.test_tools import LegacyTestCase, Kwargs
import os
parent_test_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
class TestFoo(LegacyTestCase):
location = os.path.join(parent_test_dir, 'foo')
default_kwargs = Kwargs(output_format='html')
# 特殊测试配置
xhtml = Kwargs(output_format='xhtml')
toc = Kwargs(
extensions=['markdown.extensions.toc'],
extension_configs={'markdown.extensions.toc': {'permalink': "[link]"}}
)
测试执行建议
-
运行所有测试
python -m unittest discover tests
-
测试开发技巧
- 对于新功能,推荐使用
TestCase
编写单元测试 - 对于兼容性测试,可使用
LegacyTestCase
处理大量现有用例 - 合理使用
dedent
方法保持测试代码整洁 - 善用
expected_attrs
验证 Markdown 处理过程中的中间状态
- 对于新功能,推荐使用
最佳实践
-
测试组织
- 按功能模块组织测试类
- 为每个重要特性编写独立的测试方法
- 保持测试用例小而专注
-
测试数据管理
- 简单用例可直接在测试方法中定义
- 复杂或大量用例考虑使用外部文件
- 为测试文件建立清晰的目录结构
-
测试覆盖
- 确保覆盖各种边界条件
- 包括正常情况和异常情况
- 考虑不同 Markdown 扩展的组合效果
通过合理使用 Python-Markdown 提供的测试工具,开发者可以构建全面、可靠的测试套件,确保 Markdown 处理功能的正确性和稳定性。
markdown 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/Python-Markdown
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考