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PDF-Extract-Kit测试套件：自动化测试的实现

1. 引言

1.1 背景与需求

在现代文档处理场景中，PDF 文件作为信息传递的重要载体，广泛应用于科研论文、技术报告、财务报表等领域。然而，PDF 的非结构化特性使得从中高效提取文本、公式、表格等关键内容成为一项挑战。为此，PDF-Extract-Kit应运而生——这是一个由开发者“科哥”二次开发构建的PDF 智能提取工具箱，集成了布局检测、公式识别、OCR 文字识别和表格解析等多项功能。

随着功能模块的不断扩展，如何确保各组件在迭代过程中保持稳定性和准确性，成为项目可持续发展的核心问题。因此，构建一套完整的自动化测试套件显得尤为必要。本文将深入探讨 PDF-Extract-Kit 中自动化测试的设计思路、实现路径及工程实践价值。

1.2 自动化测试的核心目标

本测试套件旨在达成以下目标： - 验证每个功能模块（如布局检测、公式识别）在不同输入条件下的输出一致性 - 检测模型推理服务是否正常启动并响应请求 - 实现对 WebUI 接口的功能性调用验证 - 提供可重复执行的回归测试机制，支持持续集成（CI）

2. 测试架构设计

2.1 整体架构概览

PDF-Extract-Kit 的测试体系采用分层设计思想，分为三个层级：

1. 单元测试层（Unit Test）：针对单个函数或类进行逻辑验证
2. 集成测试层（Integration Test）：验证多个模块协同工作的正确性
3. 端到端测试层（E2E Test）：模拟用户操作流程，从上传文件到获取结果的全流程测试

该架构保障了从底层算法到上层交互的全面覆盖。

2.2 技术栈选型

选择 Playwright 作为主要 E2E 工具，因其具备跨浏览器支持、自动等待机制和出色的截图比对能力。

3. 关键模块测试实现

3.1 布局检测模块测试

功能验证逻辑

布局检测基于 YOLO 模型完成文档元素定位。测试重点包括： - 输入合法 PDF 或图像文件后能否成功解析 - 输出 JSON 是否包含预期字段（如type,bbox,confidence） - 可视化图片是否正确标注边界框

import unittest import requests import json class TestLayoutDetection(unittest.TestCase): def setUp(self): self.url = "http://localhost:7860/api/layout_detect" self.test_file = "tests/data/sample.pdf" def test_layout_detection_response(self): with open(self.test_file, 'rb') as f: files = {'file': f} data = { 'img_size': 1024, 'conf_thres': 0.25, 'iou_thres': 0.45 } response = requests.post(self.url, files=files, data=data) self.assertEqual(response.status_code, 200) result = response.json() self.assertIn('layout', result) self.assertIsInstance(result['layout'], list) for item in result['layout']: self.assertIn('type', item) self.assertIn('bbox', item) self.assertGreaterEqual(item['confidence'], 0.0)

断言策略

• HTTP 状态码为 200
• 返回 JSON 包含layout字段且为列表类型
• 每个检测项包含type,bbox,confidence字段
• 置信度值在合理区间 [0, 1]

3.2 公式识别模块测试

多格式输出验证

公式识别需将图像中的数学表达式转换为 LaTeX 格式。测试关注点如下： - 支持 PNG/JPG 输入 - 输出 LaTeX 语法合法 - 批处理模式下多图并发识别无异常

def test_formula_recognition_valid_latex(): url = "http://localhost:7860/api/formula_ocr" with open("tests/data/formula1.png", "rb") as f: files = {"image": f} response = requests.post(url, files=files) assert response.status_code == 200 result = response.json() latex_code = result["latex"] # 简单 LaTeX 合法性检查 assert len(latex_code.strip()) > 0 assert any(c in latex_code for c in ['^', '_', '\\', '{', '}'])

示例输出对比

使用预定义的标准公式图像集（golden dataset），比对实际输出与期望输出：

通过字符串相似度（如 Levenshtein 距离）判断识别准确率。

3.3 表格解析模块测试

多格式输出一致性校验

表格解析支持输出 LaTeX、HTML 和 Markdown 三种格式。测试需验证： - 不同格式输出结构一致 - 表头与数据行匹配 - 特殊字符（如中文、数学符号）正确转义

def test_table_parsing_formats(): url = "http://localhost:7860/api/table_parse" with open("tests/data/table_sample.jpg", "rb") as f: files = {"image": f} data = {"format": "markdown"} resp_md = requests.post(url, files=files, data=data).json() data["format"] = "html" resp_html = requests.post(url, files=files, data=data).json() data["format"] = "latex" resp_latex = requests.post(url, files=files, data=data).json() # 验证三者均返回有效内容 assert "table" in resp_md and len(resp_md["table"]) > 10 assert "table" in resp_html and "<table>" in resp_html["table"] assert "table" in resp_latex and "\\begin{tabular}" in resp_latex["table"]

结构完整性检查

利用正则表达式或专用解析器（如pyparsing）验证输出格式合法性： - Markdown：符合| 列名 |分隔规则 - HTML：闭合标签<tr><td>...</td></tr>- LaTeX：包含\begin{tabular}{...}和\end{tabular}

3.4 OCR 文字识别测试

中英文混合识别验证

OCR 模块依赖 PaddleOCR，测试重点在于语言识别准确率和排版还原能力。

def test_ocr_chinese_english_mixed(): url = "http://localhost:7860/api/ocr" with open("tests/data/mixed_text.png", "rb") as f: files = {"image": f} data = {"lang": "ch"} response = requests.post(url, files=files, data=data) result = response.json() text_lines = result["text"] # 检查是否同时包含中英文 has_chinese = any('\u4e00' <= c <= '\u9fff' for line in text_lines for c in line) has_english = any('a' <= c.lower() <= 'z' for line in text_lines for c in line) assert has_chinese and has_english

可视化结果比对

使用图像差分技术（OpenCV）比较生成的带框图与参考图像的像素差异，设定阈值控制误报率。

4. 端到端自动化测试流程

4.1 使用 Playwright 实现 WebUI 操作模拟

Playwright 提供强大的浏览器自动化能力，可用于完整复现用户操作链路。

from playwright.sync_api import sync_playwright def test_end_to_end_ocr_flow(): with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.launch(headless=True) page = browser.new_page() page.goto("http://localhost:7860") # 切换到 OCR 标签页 page.click("text=OCR 文字识别") # 上传测试文件 with page.expect_file_chooser() as fc_info: page.click("input[type='file']") file_chooser = fc_info.value file_chooser.set_files("tests/data/test_doc.jpg") # 设置参数 page.select_option("select[name='lang']", "ch") page.check("input[name='visual']") # 执行识别 page.click("text=执行 OCR 识别") # 等待结果出现 page.wait_for_selector("pre.result-text", timeout=30000) # 获取识别文本 result_text = page.inner_text("pre.result-text") assert len(result_text) > 0 browser.close()

4.2 测试用例组织结构

tests/ ├── unit/ # 单元测试 │ ├── test_layout.py │ ├── test_formula.py │ └── test_table.py ├── integration/ # 集成测试 │ ├── test_api_layout.py │ └── test_api_ocr.py ├── e2e/ # 端到端测试 │ └── test_webui_flow.py └── data/ # 测试数据集 ├── sample.pdf ├── formula1.png └── mixed_text.png

5. 持续集成与最佳实践

5.1 CI/CD 集成建议

推荐使用 GitHub Actions 构建自动化流水线：

name: Run Tests on: [push, pull_request] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.9' - run: pip install -r requirements.txt - run: python -m pytest tests/

触发时机： - 每次提交代码时运行单元与集成测试 - 定期执行 E2E 测试（每日一次）

5.2 最佳实践总结

1. 测试数据隔离：所有测试使用独立的数据目录，避免污染生产环境
2. 日志记录完整：捕获服务端日志用于失败分析
3. 超时控制严格：设置合理的请求与页面加载超时（如 30s）
4. 断言粒度适中：既不过于宽松也不过度依赖精确匹配
5. 定期更新 golden 数据集：随着模型优化同步更新标准答案

6. 总结

PDF-Extract-Kit 作为一个功能丰富的 PDF 智能提取工具箱，其稳定性高度依赖于完善的测试体系。本文系统阐述了从单元测试到端到端自动化测试的完整实现路径，涵盖布局检测、公式识别、表格解析和 OCR 四大核心模块的验证方法。

通过引入pytest、requests和Playwright等现代化测试工具，构建了一套可维护、可扩展的自动化测试框架，不仅提升了开发效率，也为后续功能迭代提供了坚实的质量保障。

未来可进一步探索： - 增加性能基准测试（FPS、内存占用） - 引入 AI 评估指标（如 BLEU、CER）量化识别质量 - 构建可视化测试报告平台

自动化测试不仅是技术手段，更是工程规范化的体现。只有建立“测试先行”的文化，才能让 PDF-Extract-Kit 在复杂应用场景中持续可靠地运行。

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