WordPress Gutenberg项目中Block Hooks的自动化测试实践
2025-05-21 17:56:18作者:廉彬冶Miranda
在WordPress Gutenberg编辑器开发过程中,Block Hooks功能允许开发者将特定区块自动插入到其他"锚点"区块的指定位置。随着功能复杂度的增加,手动测试这一功能变得愈发繁琐,特别是在处理不同上下文环境下的区块插入行为时。
测试挑战与需求
Block Hooks功能需要验证多种复杂场景下的正确性,包括但不限于:
- 将挂钩区块作为首个子元素插入特殊区块(如文章内容区块)
- 将挂钩区块作为末尾子元素插入同步模式区块
- 在导航区块中的特定位置插入挂钩区块
这些测试场景涉及大量重复性操作,手动执行不仅效率低下,而且容易遗漏边缘情况。因此,引入端到端自动化测试成为必要选择。
测试方案设计
基于现有手动测试经验,可以设计一个通用的测试插件架构。该架构包含两个核心组件:
- 挂钩区块类型管理器:通过
hooked_block_types过滤器动态注册需要插入的区块类型 - 区块内容生成器:通过
hooked_block_{$block_type}过滤器定制插入区块的具体内容
function insert_hooked_blocks($hooked_blocks, $position, $anchor_block, $context) {
if(!$context instanceof WP_Post) return $hooked_blocks;
// 根据不同锚点区块和位置条件注册挂钩区块
if(($anchor_block === 'core/heading' && $position === 'before') ||
($anchor_block === 'core/post-content' && $position === 'last_child') ||
($anchor_block === 'core/block' && $position === 'first_child')) {
$hooked_blocks[] = 'core/paragraph';
}
return $hooked_blocks;
}
add_filter('hooked_block_types', 'insert_hooked_blocks', 10, 4);
测试内容定制化
为了便于验证测试结果,可以在插入的区块中加入上下文信息:
function set_hooked_block_inner_html($hooked_block, $hooked_block_type, $relative_position, $anchor_block) {
if(($anchor_block['blockName'] === 'core/heading' && 'before' === $relative_position) ||
($anchor_block['blockName'] === 'core/post-content' && 'last_child' === $relative_position) ||
($anchor_block['blockName'] === 'core/block' && 'first_child' === $relative_position)) {
$hooked_block['innerContent'] = array(
sprintf('<p>挂钩区块成功插入到%s位置,锚点区块为%s</p>',
$relative_position,
$anchor_block)
);
}
return $hooked_block;
}
add_filter('hooked_block_core/paragraph', 'set_hooked_block_inner_html', 10, 4);
进阶测试策略
对于更复杂的测试场景,可以考虑以下优化方案:
-
专用调试区块:开发一个Block Hooks调试专用区块,该区块可以动态显示其插入位置和锚点区块信息,便于自动化测试验证
-
多条件组合测试:设计测试用例覆盖不同区块类型、不同插入位置以及不同上下文环境的组合情况
-
前后对比验证:在测试中捕获插入前后的DOM结构变化,确保区块被精确插入到预期位置
实施价值
通过实现这套自动化测试方案,可以带来以下收益:
- 显著提高测试效率,减少人工验证时间
- 增强测试覆盖率,捕捉更多边缘情况
- 为后续功能迭代提供可靠的回归测试保障
- 降低新贡献者的入门门槛,通过测试用例清晰展示功能预期行为
这种自动化测试方法不仅适用于Block Hooks功能,其设计思路也可以推广到Gutenberg编辑器的其他复杂功能测试中,为WordPress区块编辑器的质量保障提供有力支撑。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
168
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
256
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
262
92