"""测试模式模块"""

import unittest
import os
import tempfile
from hos_m2f.modes.book_mode import BookMode
from hos_m2f.modes.patent_mode import PatentMode
from hos_m2f.modes.sop_mode import SOPMode
from hos_m2f.modes.paper_mode import PaperMode


class TestModes(unittest.TestCase):
    """测试模式"""
    
    def setUp(self):
        """设置测试环境"""
        # 创建测试用的Markdown内容
        self.book_content = """
# 第1章 引言

这是引言章节的内容。

## 1.1 背景

这是背景部分的内容。

# 第2章 方法

这是方法章节的内容。

## 2.1 实验设计

这是实验设计部分的内容。

# 第3章 结果

这是结果章节的内容。

# 第4章 结论

这是结论章节的内容。
        """.strip()
        
        self.patent_content = """
# 一种新型的太阳能电池

## 摘要

本发明涉及一种新型的太阳能电池，具有高效率、低成本的特点。

## 权利要求

1. 一种太阳能电池，其特征在于，包括：
   - 基板
   - 光吸收层
   - 电极

2. 根据权利要求1所述的太阳能电池，其特征在于，所述光吸收层采用钙钛矿材料。

3. 根据权利要求1所述的太阳能电池，其特征在于，所述电极采用透明导电氧化物。

## 说明书

本发明公开了一种新型的太阳能电池，包括基板、光吸收层和电极。所述光吸收层采用钙钛矿材料，具有高效率、低成本的特点。所述电极采用透明导电氧化物，提高了光利用率。
        """.strip()
        
        self.sop_content = """
# 服务器维护SOP

## 概述

本文档描述了服务器日常维护的标准操作流程。

## 步骤

1. 检查服务器状态

2. 更新系统补丁

3. 备份关键数据

4. 检查磁盘空间

5. 检查内存使用情况

6. 检查CPU负载

7. 检查网络连接

8. 生成维护报告

## 检查项

- [x] 服务器状态正常
- [ ] 系统补丁已更新
- [x] 关键数据已备份
- [x] 磁盘空间充足
- [x] 内存使用正常
- [x] CPU负载正常
- [x] 网络连接正常
- [ ] 维护报告已生成

## 风险评估

| 风险 | 等级 | 缓解措施 |
| --- | --- | --- |
| 系统宕机 | 高 | 提前通知用户，安排在非业务高峰期进行维护 |
| 数据丢失 | 高 | 多重备份，确保数据安全 |
| 网络中断 | 中 | 提前检查网络设备，确保网络稳定 |
        """.strip()
        
        self.paper_content = """
# 深度学习在图像处理中的应用

## 摘要

深度学习技术在图像处理领域取得了显著的成果，本文综述了深度学习在图像处理中的主要应用和最新进展。

## 引言

图像处理是计算机视觉的重要组成部分，传统的图像处理方法依赖于手工设计的特征提取器，而深度学习技术通过自动学习特征，显著提高了图像处理的性能。

## 相关工作

近年来，深度学习在图像处理领域的应用主要包括图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等。

## 方法

本文采用文献综述的方法，系统分析了深度学习在图像处理中的应用。

## 结果与讨论

深度学习技术在图像处理领域取得了显著的成果，特别是在图像分类、目标检测等任务上，性能已经超过了人类专家。

## 结论

深度学习技术在图像处理领域具有广阔的应用前景，未来的研究方向包括模型轻量化、多模态融合等。

## 参考文献

[1] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks[J]. Communications of the ACM, 2017, 60(6): 84-90.
[2] Redmon J, Divvala S, Girshick R, et al. You only look once: Unified, real-time object detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 779-788.
        """.strip()
    
    def test_book_mode(self):
        """测试Book模式"""
        mode = BookMode()
        
        # 测试处理功能
        processed_content = mode.process(self.book_content)
        self.assertIsInstance(processed_content, dict)
        self.assertIn('book_structure', processed_content)
        self.assertIn('toc', processed_content)
        self.assertIn('book_metadata', processed_content)
        
        # 测试验证功能
        validation_result = mode.validate(self.book_content)
        self.assertIsInstance(validation_result, dict)
        self.assertIn('valid', validation_result)
    
    def test_patent_mode(self):
        """测试Patent模式"""
        mode = PatentMode()
        
        # 测试处理功能
        processed_content = mode.process(self.patent_content)
        self.assertIsInstance(processed_content, dict)
        
        # 测试验证功能
        validation_result = mode.validate(self.patent_content)
        self.assertIsInstance(validation_result, dict)
        self.assertIn('valid', validation_result)
    
    def test_sop_mode(self):
        """测试SOP模式"""
        mode = SOPMode()
        
        # 测试处理功能
        processed_content = mode.process(self.sop_content)
        self.assertIsInstance(processed_content, dict)
        
        # 测试验证功能
        validation_result = mode.validate(self.sop_content)
        self.assertIsInstance(validation_result, dict)
        self.assertIn('valid', validation_result)
    
    def test_paper_mode(self):
        """测试Paper模式"""
        mode = PaperMode()
        
        # 测试处理功能
        processed_content = mode.process(self.paper_content)
        self.assertIsInstance(processed_content, dict)
        
        # 测试验证功能
        validation_result = mode.validate(self.paper_content)
        self.assertIsInstance(validation_result, dict)
        self.assertIn('valid', validation_result)


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()
