cat-shark
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按"测试规则"重写 tests/：一个模块一个目录、用例按数据→过程→验证三段书写、 不保留全局 conftest.py、测试过程只调用真实生产代码。 结构（73 个文件、30 个模块目录、477 用例）： - tests/nodes/ 15 个模块目录（srt/whisper/ass/ffmpeg/frame_extract/vlm/ subtitle_ocr/llm/llm_filter/subtitle_cleanup/subtitle_correction/ proper_nouns/adaptive_pool/vad_profiler/echo）； - tests/app/ 11 个模块目录（db/scheduler/batch/maintenance/registry/seed/ storage/config/logging/main/routers 三组 API）； - tests/sdk/test_models、tests/web/test_crop、tests/shared（公共设施）。 测试数据随模块目录入库（tests/**/data/），删除根级 testdata/；.gitignore 的 data/ 改为 /data/，否则会连带忽略 tests/**/data/ 导致测试数据无法入库。 顺带发现并修复三个真实缺陷： - nodes/srt.py：相邻条目缺少空行时把下一条时间轴吞进正文（静默错位）， 改为正文行遇时间戳行即报错； - src/wov_app/scheduler.py：_file_size 只捕获 OSError，含 \x00 的产物 URI 抛 ValueError 导致任务误判失败，改为同时捕获； - nodes/subtitle_correction.py：生产代码依赖测试包解析 SRT， 改用生产模块 nodes/srt.py。 真实模型/服务集成测试按外部状态跳过：新增 tests/shared/gpu_memory.py （运行时探测显存、CUDA OOM 转跳过）与 tests/shared/llm_service.py （无 Key / 余额 / 限流转跳过）。全量 477 passed。
181 lines
6.5 KiB
Python
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6.5 KiB
Python
"""web/assets/crop.js 的模块级测试（数据 → 测试过程 → 验证结果）。
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被测模块：`web/assets/crop.js`（前端框选矩形 ↔ crop 比例的纯函数，含
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object-fit: contain 的 letterbox 处理），被 OCR 框选面板复用。
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实现方式：在 Node.js 子进程中加载真实 JS 模块并调用真实函数（不重写逻辑），
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验证换算结果；环境无 node 时跳过（保持跨平台可运行）。
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import shutil
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import subprocess
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from pathlib import Path
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import pytest
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# 仓库根与被测脚本。
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WORKSPACE = Path(__file__).resolve().parents[3]
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CROP_JS = WORKSPACE / "web" / "assets" / "crop.js"
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# 用真实 JS 引擎执行调用的封装：把用例数据交给 crop.js 的真实实现。
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_CALL_SCRIPT = """
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const crop = require(process.argv[1]);
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const payload = JSON.parse(process.argv[2]);
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const fn = crop[payload.fn];
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const result = fn(...payload.args);
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process.stdout.write(JSON.stringify(result));
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"""
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def _run(fn: str, *args) -> object:
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"""在 node 中调用 crop.js 的真实函数并返回解析后的结果。"""
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node = shutil.which("node")
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if node is None:
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pytest.skip("环境没有 node，跳过 JS 模块测试")
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completed = subprocess.run(
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[node, "-e", _CALL_SCRIPT, str(CROP_JS), json.dumps({"fn": fn, "args": list(args)})],
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capture_output=True,
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text=True,
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)
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assert completed.returncode == 0, completed.stderr
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return json.loads(completed.stdout)
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# videoDisplayRect：contain 显示区域
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_display_rect_matches_box_when_aspect_equal() -> None:
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"""视频与容器宽高比一致时铺满容器，无留边。"""
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# 数据：1920x1080 视频放进 960x540 容器。
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# 测试过程
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rect = _run("videoDisplayRect", 1920, 1080, 960, 540)
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# 验证结果
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assert rect == {"x": 0, "y": 0, "w": 960, "h": 540}
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def test_display_rect_letterboxes_on_wide_container() -> None:
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"""容器比视频更宽时左右留边（横屏视频放进方形容器）。"""
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# 数据：1920x1080 视频放进 1000x1000 容器。
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# 测试过程
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rect = _run("videoDisplayRect", 1920, 1080, 1000, 1000)
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# 验证结果：宽 1000、高 562.5，上下居中留边。
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assert rect["w"] == pytest.approx(1000)
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assert rect["h"] == pytest.approx(562.5)
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assert rect["x"] == pytest.approx(0)
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assert rect["y"] == pytest.approx((1000 - 562.5) / 2)
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def test_display_rect_letterboxes_on_tall_container() -> None:
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"""容器比视频更高时上下留边。"""
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# 数据：1000x1000 视频放进 500x1000 容器。
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# 测试过程
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rect = _run("videoDisplayRect", 1000, 1000, 500, 1000)
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# 验证结果：宽高均为 500，水平居中。
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assert rect["w"] == pytest.approx(500)
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assert rect["h"] == pytest.approx(500)
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assert rect["x"] == pytest.approx(0)
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assert rect["y"] == pytest.approx(250)
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# rectToCrop：框选 → 比例
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_rect_to_crop_full_frame() -> None:
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"""框选整个显示区域得到 [0,0,1,1]。"""
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# 数据：显示区为整个容器。
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# 测试过程
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crop = _run("rectToCrop", {"x": 0, "y": 0, "w": 960, "h": 540}, 1920, 1080, 960, 540)
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# 验证结果
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assert crop == [0, 0, 1, 1]
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def test_rect_to_crop_bottom_quarter() -> None:
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"""框选底部 1/4 得到默认字幕区比例 [0,0.75,1,0.25]。"""
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# 数据：底部四分之一的显示坐标。
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# 测试过程
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crop = _run("rectToCrop", {"x": 0, "y": 405, "w": 960, "h": 135}, 1920, 1080, 960, 540)
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# 验证结果
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assert crop == [0, 0.75, 1, 0.25]
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def test_rect_to_crop_accounts_for_letterbox_offset() -> None:
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"""存在留边时，框选坐标先减去显示区偏移（否则比例整体偏移）。"""
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# 数据：1920x1080 放 1000x1000 容器（上下各留 218.75），框选显示区上半。
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rect = {"x": 0, "y": 218.75, "w": 1000, "h": 281.25}
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# 测试过程
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crop = _run("rectToCrop", rect, 1920, 1080, 1000, 1000)
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# 验证结果：y 从 0 开始、高度占一半。
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assert crop[0] == pytest.approx(0)
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assert crop[1] == pytest.approx(0)
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assert crop[2] == pytest.approx(1)
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assert crop[3] == pytest.approx(0.5)
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def test_rect_to_crop_clamps_out_of_range_to_0_1() -> None:
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"""越界框选被钳制到 0~1（不产生非法 crop 参数）。"""
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# 数据：超出显示区的矩形（含负坐标）。
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# 测试过程
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crop = _run("rectToCrop", {"x": -500, "y": -500, "w": 5000, "h": 5000}, 1920, 1080, 960, 540)
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# 验证结果：全部落在 [0,1]。
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assert all(0 <= value <= 1 for value in crop)
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assert crop[0] == 0 and crop[1] == 0
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assert crop[2] == 1 and crop[3] == 1
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def test_rect_to_crop_rounds_to_three_decimals() -> None:
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"""比例保留 3 位小数（与帧清单时间戳精度约定一致）。"""
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# 数据：会产生长小数的框选。
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# 测试过程
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crop = _run("rectToCrop", {"x": 1, "y": 2, "w": 333, "h": 77}, 1920, 1080, 960, 540)
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# 验证结果：每个值最多 3 位小数。
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for value in crop:
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assert round(value, 3) == value
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# cropToRect：比例 → 框选（回显）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def test_crop_to_rect_is_inverse_of_rect_to_crop() -> None:
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"""比例转回矩形与原始框选一致（回显正确，误差在 3 位小数内）。"""
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# 数据：一个中间框选。
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rect = {"x": 120, "y": 300, "w": 480, "h": 135}
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# 测试过程
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crop = _run("rectToCrop", rect, 1920, 1080, 960, 540)
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restored = _run("cropToRect", crop, 1920, 1080, 960, 540)
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# 验证结果：各分量误差极小。
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for key in ("x", "y", "w", "h"):
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assert restored[key] == pytest.approx(rect[key], abs=1.0)
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def test_crop_to_rect_bottom_quarter() -> None:
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"""默认 crop 比例回显为底部四分之一矩形。"""
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# 数据：默认 crop。
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# 测试过程
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rect = _run("cropToRect", [0, 0.75, 1, 0.25], 1920, 1080, 960, 540)
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# 验证结果
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assert rect["x"] == pytest.approx(0)
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assert rect["y"] == pytest.approx(405)
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assert rect["w"] == pytest.approx(960)
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assert rect["h"] == pytest.approx(135)
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