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feat: add YAML validation with check command and auto-validation

Implements comprehensive validation before PPTX conversion to catch errors early. Includes element-level validation (colors, fonts, table consistency) and system-level validation (geometry, resources). Supports standalone check command and automatic validation during conversion.
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## Context
当前 yaml2pptx 系统已经有基本的 YAML 加载和元素验证功能:
- `loaders/yaml_loader.py` 提供基本的 YAML 语法检查和结构验证
- `core/elements.py` 定义了元素数据类,在 `__post_init__` 中进行基本验证
但现有验证不够全面,用户经常在转换后才发现问题(元素超出页面、文件不存在等),需要反复修改和转换。
项目约束:
- 使用 uv 运行 Python 脚本
- 无新增外部依赖
- 测试文件放在 temp 目录
- 面向中文开发者
## Goals / Non-Goals
**Goals:**
- 提供全面的 YAML 验证功能,在转换前发现问题
- 支持独立 check 命令和转换前自动检查
- 实现分级错误报告ERROR/WARNING/INFO
- 保持验证逻辑的可扩展性和可维护性
**Non-Goals:**
- 不实现自动修复功能(只检测,不修改)
- 不支持第三阶段的质量警告(元素重叠、文本溢出等)
- 不添加 GUI 或 Web 界面
- 不实现配置文件来自定义验证规则
## Decisions
### 决策 1验证职责分层
**决策**:将验证逻辑分为两层:
1. **元素级验证**:放在元素类本身(`core/elements.py`
2. **系统级验证**:放在独立的验证器模块(`validators/`
**理由**
- 元素类最了解自己的约束,应该负责自身的完整性验证
- 系统级验证需要全局上下文(如页面尺寸、文件路径),适合集中处理
- 符合单一职责原则,便于扩展和维护
**元素级验证职责**
- 必需字段检查(如 image 必须有 src
- 数据类型检查(如 box 必须是 4 个数字)
- 值的有效性检查(如颜色格式、枚举值)
- 元素内部逻辑一致性
**系统级验证职责**
- 几何验证(元素是否在页面范围内,需要知道页面尺寸)
- 资源验证(文件是否存在,需要知道文件路径)
- 跨元素验证(如果未来需要)
**替代方案**
- 方案 A所有验证集中在验证器中 → 验证器会变得臃肿,元素类失去封装性
- 方案 B所有验证都在元素类中 → 元素类需要知道全局上下文,违反依赖倒置原则
### 决策 2验证器模块结构
**决策**:创建 `validators/` 目录,包含以下模块:
```
validators/
├── __init__.py # 导出主验证器
├── validator.py # 主验证器,协调各子验证器
├── geometry.py # 几何验证器
├── resource.py # 资源验证器
└── result.py # 验证结果数据结构
```
**理由**
- 模块化设计,每个验证器职责单一
- 便于测试和扩展
- 主验证器作为门面,简化调用
**验证流程**
```
Validator.validate(yaml_path, template_dir)
1. 加载 YAML复用 yaml_loader
2. 元素级验证(调用元素类的验证方法)
3. 几何验证GeometryValidator
4. 资源验证ResourceValidator
返回 ValidationResult
```
**替代方案**
- 方案 A单一验证器文件 → 代码过长,难以维护
- 方案 B每种验证一个独立包 → 过度设计,增加复杂度
### 决策 3验证结果数据结构
**决策**:定义 `ValidationResult``ValidationIssue` 类:
```python
@dataclass
class ValidationIssue:
level: str # "ERROR" | "WARNING" | "INFO"
message: str
location: str # "幻灯片 2, 元素 3"
code: str # "ELEMENT_OUT_OF_BOUNDS"
@dataclass
class ValidationResult:
valid: bool # 是否有 ERROR
errors: List[ValidationIssue]
warnings: List[ValidationIssue]
infos: List[ValidationIssue]
def has_errors(self) -> bool
def format_output(self) -> str # 格式化为命令行输出
```
**理由**
- 结构化的结果便于测试和扩展
- `code` 字段便于未来实现错误码查询或国际化
- `format_output()` 方法封装输出格式,便于修改
**替代方案**
- 方案 A直接返回字符串 → 难以测试,不便于扩展
- 方案 B返回字典 → 缺少类型安全,容易出错
### 决策 4命令行接口设计
**决策**:修改 `yaml2pptx.py`,使用子命令模式:
```python
# 独立验证
yaml2pptx.py check input.yaml [--template-dir DIR]
# 转换(默认自动验证)
yaml2pptx.py input.yaml [output.pptx] [--template-dir DIR] [--no-check]
```
**实现方式**
- 使用 `argparse``subparsers` 实现子命令
- `check` 子命令调用验证器并输出结果
- 转换命令在加载 YAML 后、渲染前调用验证器
- 如果验证失败(有 ERROR终止转换并返回非零退出码
**理由**
- 子命令模式清晰,符合 CLI 工具惯例
- 默认启用自动验证,提升用户体验
- `--no-check` 提供灵活性,适合调试场景
**替代方案**
- 方案 A独立的 `yaml2pptx-check` 命令 → 增加维护成本,用户需要记住两个命令
- 方案 B只有自动验证没有独立命令 → 用户无法单独验证
### 决策 5元素类验证方法增强
**决策**:在 `core/elements.py` 中为每个元素类添加 `validate()` 方法:
```python
@dataclass
class TextElement:
# ... 现有字段 ...
def validate(self) -> List[ValidationIssue]:
"""验证元素自身的完整性"""
issues = []
# 检查颜色格式
if self.font.get('color'):
if not self._is_valid_color(self.font['color']):
issues.append(ValidationIssue(
level="ERROR",
message=f"无效的颜色格式: {self.font['color']}",
location="", # 由调用者填充
code="INVALID_COLOR_FORMAT"
))
# 检查字体大小
if self.font.get('size'):
size = self.font['size']
if size < 8:
issues.append(ValidationIssue(
level="WARNING",
message=f"字体太小: {size}pt (建议 >= 8pt)",
location="",
code="FONT_TOO_SMALL"
))
return issues
```
**理由**
- 元素类封装自己的验证逻辑
- `__post_init__` 保留用于阻止创建无效对象(如 box 不是 4 个数字)
- `validate()` 用于检测可以创建但不推荐的情况(如字体太小)
**替代方案**
- 方案 A只在 `__post_init__` 中验证 → 无法区分致命错误和警告
- 方案 B不修改元素类所有验证在验证器中 → 违反封装原则
### 决策 6边界检查容忍度
**决策**:几何验证时,允许 0.1 英寸的容忍度:
```python
TOLERANCE = 0.1 # 英寸
if right > slide_width + TOLERANCE:
# 报告 WARNING
```
**理由**
- 浮点数计算可能有精度误差
- 0.1 英寸(约 2.54mm)在视觉上几乎不可见
- 避免误报,提升用户体验
**替代方案**
- 方案 A零容忍 → 可能产生大量误报
- 方案 B更大的容忍度如 0.5 英寸)→ 可能漏掉真正的问题
## Risks / Trade-offs
### 风险 1验证性能影响
**风险**:验证可能增加转换时间,特别是资源验证(检查文件存在性)。
**缓解措施**
- 验证是可选的(`--no-check` 跳过)
- 资源验证只检查文件存在性,不读取文件内容
- 未来可以考虑并行验证(如果性能成为问题)
### 风险 2元素类验证方法的维护成本
**风险**:每个元素类都需要实现 `validate()` 方法,增加维护成本。
**缓解措施**
- 提供基类或工具函数来复用常见验证逻辑(如颜色格式检查)
- 验证逻辑相对稳定,不会频繁修改
- 好处是验证逻辑和元素定义在一起,便于理解和修改
### 风险 3错误消息的可读性
**风险**:错误消息可能不够清晰,用户难以理解如何修复。
**缓解措施**
- 错误消息包含具体的位置信息(幻灯片、元素)
- 错误消息包含期望值和实际值(如 "right=10.5 > 10.0"
- 未来可以添加错误码和文档链接
### Trade-off验证完整性 vs 性能
**选择**:优先保证验证完整性,性能其次。
**理由**
- 验证是可选的,性能敏感的场景可以跳过
- 提前发现问题比快速转换更重要
- 当前验证项不多,性能影响可控
## Migration Plan
**部署步骤**
1. 实现验证器模块(不影响现有功能)
2. 增强元素类的验证方法(向后兼容)
3. 修改 `yaml2pptx.py` 添加 check 子命令
4. 添加自动验证逻辑(默认启用)
5. 编写测试用例(在 temp 目录)
6. 更新 README.md 文档
**回滚策略**
- 如果验证器有问题,用户可以使用 `--no-check` 跳过
- 验证器是独立模块,可以快速禁用或修复
- 不影响现有的转换功能
**兼容性**
- 完全向后兼容,现有 YAML 文件和命令行用法不受影响
- 新增的 check 子命令和 --no-check 选项是可选的
## Open Questions
1. **是否需要配置文件来自定义验证规则?**
- 当前决策:不需要,保持简单
- 未来可以考虑添加 `.yaml2pptx.yaml` 配置文件
2. **是否需要支持 JSON 格式的验证结果输出?**
- 当前决策:只支持命令行文本输出
- 未来可以添加 `--format json` 选项
3. **字体大小的合理范围是否需要可配置?**
- 当前决策:硬编码 8pt-100pt
- 未来可以考虑通过配置文件自定义