mod: v0.1.5 +

CHANGELOG.md

@@ -5,7 +5,12 @@
 Формат основан на [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.0.0/),
 и этот проект придерживается [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html).
 
-## [0.1.4] - 2025-02-03
+## [0.1.5] - 2024-02-18
+### Исправлено
+- Исправлена ошибка, из-за которой `&` в исходном тексте некорректно преобразовывался в `&`. Теперь `&` и его варианты (`&`, `<`) сохраняются в итоговом HTML.
+- Исправлена (частично) расстановка неразрывных пробелов `&nbsp;` на границах закрывающих тегов (например, `<b>Текст</b> -- слово` теперь корректно обрабатывается, в `Текст</b>&nbsp;&endash; слово`).
+
+## [0.1.4] - 2024-02-13
 ### Изменено
 - **Архитектурное улучшение:** Полностью переработан механизм обработки HTML.
     - Внедрены **маркеры границ узлов** (`\uFFFF`) при сборке текста. Это позволяет корректно восстанавливать структуру HTML даже если длина текста изменилась в процессе обработки (например, при удалении лишних пробелов).

README.md

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 Исходный код доступен на нескольких площадках:
 *   [Gitea](https://git.cube2.ru/erjemin/2025-etpgrf) (Основной self-hosted)
-*   [GitHub](https://github.com/erjemin/etpgrf) (Главное зеркало & homepage/issues)
+*   [GitHub](https://github.com/erjemin/etpgrf) (Главное зеркало)
 *   [GitVerse](https://gitverse.ru/erjemin/etpgrf) (Зеркало на GitVerse)
 
 ## Демострация / Demo
@@ -352,6 +352,14 @@ typo = etpgrf.Typographer(hanging_punctuation=['blockquote', 'h2', 'h3'])
 .etp-r-dot, .etp-r-comma, .etp-r-colon { right: -0.15em; } /* . , : */
 ```
 
+## Известные особенности и ограничения
+
+При обработке сложного HTML-кода типограф стремится сохранить структуру документа, но некоторые пограничные случаи могут обрабатываться не так, как ожидается. В частности:
+
+*   **Обработка на стыке тегов:** Правила, требующие анализа контекста (например, расстановка неразрывных пробелов у тире или единиц измерения), могут работать некорректно, если анализируемые части текста разделены тегами . Например, конструкция `$<b>100</b>` не будет обработана (между $ и 100 не будет вставлен неразрывный пробел), так как типограф не видит их как соседние элементы.
+*   **"Ремонт" HTML:** Библиотека использует `BeautifulSoup` для парсинга, который может "чинить" невалидный HTML (например, закрывать незакрытые теги). Это может привести к неожиданным изменениям в структуре, если исходный код был некорректен. Так же может меняться порядок атрибутов тега.
+
+Мы знаем об этих особенностях и работаем над улучшением алгоритмов для более точной обработки сложных случаев.
 
 ## P.S.
 

etpgrf/__init__.py

@@ -8,15 +8,14 @@ etpgrf - библиотека для экранной типографики т
 - Висячая пунктуация
 - Очистка и обработка HTML
 """
-__version__ = "0.1.4"
+__version__ = "0.1.5"
 __author__ = "Sergei Erjemin"
 __email__ = "erjemin@gmail.com"
 __license__ = "MIT"
-__copyright__ = "Copyright 2025 Sergei Erjemin"
+__copyright__ = "(с) 2025-2026, Sergei Erjemin"
 
 import etpgrf.defaults
 import etpgrf.logger
-
 from etpgrf.hyphenation import Hyphenator
 from etpgrf.layout import LayoutProcessor
 from etpgrf.quotes import QuotesProcessor

etpgrf/config.py

@@ -73,6 +73,7 @@ CHAR_MIDDOT = '\u00b7'    # Средняя точка (· иногда испо
 CHAR_UNIT_SEPARATOR = '\u25F0' # Символ временный разделитель для составных единиц (◰), чтобы не уходить
                                # в "мертвый" цикл при замене на тонкий пробел. Можно взять любой редкий символом.
 CHAR_PLACEHOLDER = '\uFFFC'    # Уникальная строка-заполнитель для защищенных тегов.
+CHAR_AMP_PLACEHOLDER = '\uFFFD' # Маркер-плейсхолдер для амперсанда (&), чтобы избежать его двойного кодирования в & при замене на мнемонику.
 CHAR_NODE_SEPARATOR = '\uFFFF' # Маркер границы текстовых узлов (Non-character).
 
 

etpgrf/layout.py

@@ -5,7 +5,7 @@ import regex
 import logging
 from etpgrf.config import (LANG_RU, LANG_EN, CHAR_NBSP, CHAR_THIN_SP, CHAR_NDASH, CHAR_MDASH, CHAR_HELLIP,
                            CHAR_UNIT_SEPARATOR, DEFAULT_POST_UNITS, DEFAULT_PRE_UNITS, UNIT_MATH_OPERATORS,
-                           ABBR_COMMON_FINAL, ABBR_COMMON_PREPOSITION)
+                           ABBR_COMMON_FINAL, ABBR_COMMON_PREPOSITION, CHAR_NODE_SEPARATOR)
 
 from etpgrf.comutil import parse_and_validate_langs
 
@@ -35,14 +35,17 @@ class LayoutProcessor:
         self.main_lang = self.langs[0] if self.langs else LANG_RU
         self.process_initials_and_acronyms = process_initials_and_acronyms
         self.process_units = process_units
+        # Экранируем разделитель для использования в regex
+        sep = regex.escape(CHAR_NODE_SEPARATOR)
+
         # 1. Паттерн для длинного (—) или среднего (–) тире, окруженного пробелами.
-        # (?<=[\p{L}\p{Po}\p{Pf}"\']) - просмотр назад на букву, пунктуацию или кавычку.
-        self._dash_pattern = regex.compile(rf'(?<=[\p{{L}}\p{{Po}}\p{{Pf}}"\'])\s+([{CHAR_MDASH}{CHAR_NDASH}])\s+(?=\S)')
+        # (?<=[\p{L}\p{Po}\p{Pf}"\']|sep) - просмотр назад на букву, пунктуацию, кавычку ИЛИ разделитель узлов.
+        self._dash_pattern = regex.compile(rf'(?<=[\p{{L}}\p{{Po}}\p{{Pf}}"\']|{sep})\s+([{CHAR_MDASH}{CHAR_NDASH}])\s+(?=\S)')
 
         # 2. Паттерн для многоточия, за которым следует пробел и слово.
         # Ставит неразрывный пробел после многоточия, чтобы не отрывать его от следующего слова.
-        # (?=[\p{L}\p{N}]) - просмотр вперед на букву или цифру.
-        self._ellipsis_pattern = regex.compile(rf'({CHAR_HELLIP})\s+(?=[\p{{L}}\p{{N}}])')
+        # (?=[\p{L}\p{N}]|sep) - просмотр вперед на букву или цифру ИЛИ разделитель узлов.
+        self._ellipsis_pattern = regex.compile(rf'({CHAR_HELLIP})\s+(?=[\p{{L}}\p{{N}}]|{sep})')
 
         # 3. Паттерн для отрицательных чисел.
         # Ставит неразрывный пробел перед знаком минус, если за минусом идет цифра (неразрывный пробел
@@ -95,7 +98,7 @@ class LayoutProcessor:
                 units_pattern_part_clean = '|'.join(map(regex.escape, [u.replace('.', '') for u in sorted_units]))
 
                 # Простые единицы: число + единица
-                self._post_units_pattern = regex.compile(rf'({self._NUMBER_PATTERN})\s+({units_pattern_part_full})(?!\w)')
+                self._post_units_pattern = regex.compile(rf'({self._NUMBER_PATTERN}|{sep})\s+({units_pattern_part_full})(?!\w)')
                 # Составные единицы: ищет пару "единица." + "единица"
                 self._complex_unit_pattern = regex.compile(r'\b(' + units_pattern_part_clean + r')\.(\s*)('
                                                            + units_pattern_part_clean + r')(?!\w)')

etpgrf/typograph.py

@@ -17,7 +17,7 @@ from etpgrf.symbols import SymbolsProcessor
 from etpgrf.sanitizer import SanitizerProcessor
 from etpgrf.hanging import HangingPunctuationProcessor
 from etpgrf.codec import decode_to_unicode, encode_from_unicode
-from etpgrf.config import PROTECTED_HTML_TAGS, CHAR_PLACEHOLDER, CHAR_NODE_SEPARATOR
+from etpgrf.config import PROTECTED_HTML_TAGS, CHAR_PLACEHOLDER, CHAR_NODE_SEPARATOR, CHAR_AMP_PLACEHOLDER
 
 
 # --- Настройки логирования ---
@@ -116,46 +116,6 @@ class Typographer:
                      f"process_html: {self.process_html}")
 
 
-    def _process_text_node(self, text: str) -> str:
-        """
-        Внутренний конвейер, который работает с чистым текстом.
-        """
-        # Шаг 1: Декодируем весь входящий текст в канонический Unicode
-        # (здесь можно использовать html.unescape, но наш кодек тоже подойдет)
-        processed_text = decode_to_unicode(text)
-        # processed_text = text  # ВРЕМЕННО: используем текст как есть
-
-        # Шаг 2: Применяем правила к чистому Unicode-тексту (только правила на уровне ноды)
-        if self.symbols is not None:
-            processed_text = self.symbols.process(processed_text)
-        if self.layout is not None:
-            processed_text = self.layout.process(processed_text)
-        if self.hyphenation is not None:
-            processed_text = self.hyphenation.hyp_in_text(processed_text)
-        # ... вызовы других активных модулей правил ...
-
-        # Финальный шаг: кодируем результат в соответствии с выбранным режимом
-        return encode_from_unicode(processed_text, self.mode)
-
-    def _walk_tree(self, node):
-        """
-        Рекурсивно обходит DOM-дерево, находя и обрабатывая все текстовые узлы.
-        """
-        # Список "детей" узла, который мы будем изменять.
-        # Копируем в список, так как будем изменять его во время итерации.
-        for child in list(node.children):
-            if isinstance(child, NavigableString):
-                # Если это текстовый узел, обрабатываем его
-                # Пропускаем пустые или состоящие из пробелов узлы
-                if not child.string.strip():
-                    continue
-
-                processed_node_text = self._process_text_node(child.string)
-                child.replace_with((processed_node_text))
-            elif child.name not in PROTECTED_HTML_TAGS:
-                # Если это "обычный" html-тег, рекурсивно заходим в него
-                self._walk_tree(child)
-
     def _hide_protected_tags(self, soup) -> list:
         """
         Находит все защищенные теги, заменяет их на плейсхолдеры и возвращает список сохраненных тегов.
@@ -164,18 +124,11 @@ class Typographer:
         if not PROTECTED_HTML_TAGS:
             return protected_tags
 
-        # Формируем селектор для поиска
         selector = ", ".join(PROTECTED_HTML_TAGS)
-        
-        # Находим все теги. Важно: find_all возвращает их в порядке появления в документе.
-        # Но если мы будем заменять их на лету, структура может измениться.
-        # Поэтому лучше собрать список, а потом заменить.
         tags_to_replace = soup.select(selector)
         
         for tag in tags_to_replace:
-            # Сохраняем тег (он будет удален из дерева при replace_with, но объект останется в памяти)
             protected_tags.append(tag)
-            # Заменяем на текстовый узел с плейсхолдером
             tag.replace_with(NavigableString(CHAR_PLACEHOLDER))
             
         return protected_tags
@@ -187,8 +140,6 @@ class Typographer:
         if not protected_tags:
             return
 
-        # Ищем все текстовые узлы, содержащие плейсхолдер
-        # Используем список, так как будем менять дерево
         text_nodes_with_placeholder = [
             node for node in soup.descendants 
             if isinstance(node, NavigableString) and CHAR_PLACEHOLDER in node
@@ -197,19 +148,14 @@ class Typographer:
         tag_index = 0
         for node in text_nodes_with_placeholder:
             text = str(node)
-            # Если в узле есть плейсхолдеры, нам нужно его разбить
             if CHAR_PLACEHOLDER in text:
                 parts = text.split(CHAR_PLACEHOLDER)
                 
-                # Создаем список новых узлов для замены
                 new_nodes = []
                 for i, part in enumerate(parts):
-                    # Добавляем текст (если он не пустой)
                     if part:
                         new_nodes.append(NavigableString(part))
                     
-                    # Если это не последняя часть, значит, здесь был плейсхолдер.
-                    # Вставляем тег.
                     if i < len(parts) - 1:
                         if tag_index < len(protected_tags):
                             new_nodes.append(protected_tags[tag_index])
@@ -217,7 +163,6 @@ class Typographer:
                         else:
                             logger.warning("Mismatch in protected tags count during restoration.")
                 
-                # Заменяем исходный узел на новые
                 if new_nodes:
                     first_node = new_nodes[0]
                     node.replace_with(first_node)
@@ -225,12 +170,6 @@ class Typographer:
                     for next_node in new_nodes[1:]:
                         current_pos.insert_after(next_node)
                         current_pos = next_node
-                else:
-                    # Если узел состоял только из плейсхолдера и мы его заменили на тег,
-                    # то new_nodes может быть пустым (если тег был один и текст пустой).
-                    # Но split('') дает [''], так что parts не пустой.
-                    # Логика выше должна работать.
-                    pass
 
     def process(self, text: str) -> str:
         """
@@ -239,15 +178,12 @@ class Typographer:
         """
         if not text:
             return ""
-        # Если включена обработка HTML и BeautifulSoup доступен
+            
+        text = text.replace('&amp;', CHAR_AMP_PLACEHOLDER)
+
         if self.process_html:
-            # --- ЭТАП 1: Анализ структуры ---
-            # Проверяем, есть ли в начале текста теги <html> или <body>.
-            # Если есть - значит, это полноценный документ, и мы должны вернуть его целиком.
-            # Если нет - значит, это фрагмент, и мы должны вернуть только содержимое body.
             is_full_document = bool(regex.search(r'^\s*<(?:!DOCTYPE|html|body)', text, regex.IGNORECASE))
 
-            # --- ЭТАП 2: Парсинг и Санитизация ---
             try:
                 soup = BeautifulSoup(text, 'lxml')
             except Exception:
@@ -255,135 +191,65 @@ class Typographer:
 
             if self.sanitizer:
                 result = self.sanitizer.process(soup)
-                # Если режим SANITIZE_ALL_HTML, то результат - это строка (чистый текст)
                 if isinstance(result, str):
-                    # Переключаемся на обработку обычного текста
-                    text = result
-                    # ВАЖНО: Мы выходим из ветки process_html и идем в ветку else,
-                    # но так как мы внутри if, нам нужно явно вызвать логику для текста.
-                    # Проще всего рекурсивно вызвать process с выключенным process_html,
-                    # но чтобы не менять состояние объекта, просто выполним логику "else" блока здесь.
-                    # Или, еще проще: присвоим text = result и пойдем в блок else? Нет, мы уже внутри if.
-                    
-                    # Решение: Выполняем логику обработки простого текста прямо здесь
-                    return self._process_plain_text(text)
-                
-                # Если результат - soup, продолжаем работу с ним
+                    return self._process_plain_text(result).replace(CHAR_AMP_PLACEHOLDER, '&amp;')
                 soup = result
 
-            # --- ЭТАП 2.5: Скрытие защищенных тегов ---
-            # Заменяем <code>, <script> и т.д. на плейсхолдеры, чтобы они не мешали обработке
-            # и не ломали карту длин.
             protected_tags = self._hide_protected_tags(soup)
 
-            # --- ЭТАП 3: Подготовка (токен-стрим) ---
-            # 3.1. Создаем "токен-стрим" из текстовых узлов.
-            # Теперь здесь только обычный текст и плейсхолдеры.
-            text_nodes = [node for node in soup.descendants
-                          if isinstance(node, NavigableString)
-                          # and node.strip()
-                          and node.parent.name not in PROTECTED_HTML_TAGS] # PROTECTED уже скрыты, но на всякий случай
-            # 3.2. Создаем "супер-строку" с маркерами границ
-            super_string = ""
-            # lengths_map больше не нужен, так как мы используем разделители
+            text_nodes = [node for node in soup.descendants if isinstance(node, NavigableString)]
             
+            super_string = ""
             for node in text_nodes:
-                # ВАЖНО: Используем node.string (Unicode), а не str(node) (HTML-encoded).
-                # str(node) может вернуть экранированные символы (например, &lt; вместо <),
-                # что увеличит длину строки и приведет к рассинхронизации карты длин (смещению текста).
                 node_text = node.string or ""
-                # Добавляем текст и разделитель
                 super_string += node_text + CHAR_NODE_SEPARATOR
 
-            # --- ЭТАП 4: Контекстная обработка ---
-            processed_super_string = super_string
-            # Применяем правила, которым нужен полный контекст (вся супер-строка контекста, очищенная от html).
-            # Важно, чтобы эти правила не меняли длину строки!!!! Иначе карта длин слетит и восстановление не получится.
-            if self.quotes:
-                processed_super_string = self.quotes.process(processed_super_string)
-            if self.unbreakables:
-                processed_super_string = self.unbreakables.process(processed_super_string)
+            processed_super_string = self._process_plain_text(super_string)
 
-            # --- ЭТАП 5: Восстановление структуры ---
-            # Разбиваем строку по разделителям.
-            # split вернет список, где последний элемент будет пустым (из-за разделителя в конце).
-            # Поэтому берем все элементы, кроме последнего.
-            # Но если строка пустая, split вернет [''], и мы возьмем [].
-            # Если строка 'a\uFFFF', split -> ['a', '']. Берем ['a'].
             parts = processed_super_string.split(CHAR_NODE_SEPARATOR)
             
-            # Проверка на целостность: количество частей должно совпадать с количеством узлов.
-            # split всегда возвращает хотя бы один элемент. Если super_string пустая, parts=[''].
-            # Если super_string не пустая, parts будет иметь длину N+1 (где N - число разделителей).
-            # Нам нужны первые N частей.
-            
             if len(parts) > len(text_nodes):
                  parts = parts[:len(text_nodes)]
             
-            # Если вдруг частей меньше (кто-то удалил разделитель), это проблема.
-            # Но \uFFFF - Non-character, его сложно удалить случайно.
-            
             for i, node in enumerate(text_nodes):
                 if i < len(parts):
                     new_text_part = parts[i]
-                    # Заменяем содержимое узла.
-                    # Важно: если new_text_part содержит CHAR_PLACEHOLDER, он останется как есть
-                    # и будет обработан на этапе 5.5.
                     node.replace_with(new_text_part)
 
-            # --- ЭТАП 5.5: Восстановление защищенных тегов ---
             self._restore_protected_tags(soup, protected_tags)
 
-            # --- ЭТАП 6: Локальная обработка (второй проход) ---
-            # Теперь, когда структура восстановлена (включая защищенные теги),
-            # запускаем рекурсивный обход.
-            # Важно: _walk_tree пропускает PROTECTED_HTML_TAGS, так что содержимое
-            # восстановленных тегов не будет обработано повторно.
-            self._walk_tree(soup)
-
-            # --- ЭТАП 7: Висячая пунктуация ---
-            # Применяем после всех текстовых преобразований, но перед финальной сборкой
             if self.hanging:
                 self.hanging.process(soup)
 
-            # --- ЭТАП 8: Финальная сборка ---
             if is_full_document:
-                # Если на входе был полноценный документ, возвращаем все дерево
                 processed_html = str(soup)
             else:
-                # Если на входе был фрагмент, возвращаем только содержимое body.
-                # decode_contents() возвращает строку с содержимым тега (без самого тега).
-                # Если body нет (что странно для BS), возвращаем str(soup).
                 if soup.body:
                     processed_html = soup.body.decode_contents()
                 else:
                     processed_html = str(soup)
             
-            # Удаляем плейсхолдеры и разделители, если они вдруг просочились
-            processed_html = processed_html.replace(CHAR_PLACEHOLDER, '').replace(CHAR_NODE_SEPARATOR, '')
-
-            # BeautifulSoup по умолчанию экранирует амперсанды (& -> &amp;), которые мы сгенерировали
-            # в _process_text_node. Возвращаем их обратно.
-            return processed_html.replace('&amp;', '&')
+            processed_html = processed_html.replace('&amp;', '&')
+            return processed_html.replace(CHAR_AMP_PLACEHOLDER, '&amp;')
         else:
-            return self._process_plain_text(text)
+            processed_text = self._process_plain_text(text)
+            return processed_text.replace(CHAR_AMP_PLACEHOLDER, '&amp;')
 
     def _process_plain_text(self, text: str) -> str:
         """
         Логика обработки обычного текста (вынесена из process для переиспользования).
         """
-        # Шаг 0: Нормализация
         processed_text = decode_to_unicode(text)
-        # Шаг 1: Применяем все правила последовательно
+        
+        if self.symbols:
+            processed_text = self.symbols.process(processed_text)
         if self.quotes:
             processed_text = self.quotes.process(processed_text)
         if self.unbreakables:
             processed_text = self.unbreakables.process(processed_text)
-        if self.symbols:
-            processed_text = self.symbols.process(processed_text)
         if self.layout:
             processed_text = self.layout.process(processed_text)
         if self.hyphenation:
             processed_text = self.hyphenation.hyp_in_text(processed_text)
-        # Шаг 2: Финальное кодирование
+
         return encode_from_unicode(processed_text, self.mode)

pyproject.toml

@@ -4,7 +4,7 @@ build-backend = "setuptools.build_meta"
 
 [project]
 name = "etpgrf"
-version = "0.1.4"
+version = "0.1.5"
 description = "Electro-Typographer: Python library for advanced web typography (non-breaking spaces, hyphenation, hanging punctuation and ."
 readme = "README.md"
 requires-python = ">=3.10"
@@ -33,8 +33,8 @@ dependencies = [
 [project.urls]
 "Homepage" = "https://github.com/erjemin/etpgrf"
 "Bug Tracker" = "https://github.com/erjemin/etpgrf/issues"
-"Mirror (GitVerse)" = "https://gitverse.ru/erjemin/etpgrf"
-"Selfhosted (Gitea)" = "https://gitverse.ru/erjemin/etpgrf"
+"Mirror1 (GitVerse)" = "https://gitverse.ru/erjemin/etpgrf"
+"Nirror2 (Gitea Selfhosted)" = "https://git.cube2.ru/erjemin/2025-etpgrf"
 
 [tool.setuptools.packages.find]
 where = ["."]  # Искать пакеты в корне (найдет папку etpgrf)

tests/test_typograph.py

@@ -103,6 +103,12 @@ TYPOGRAPHER_HTML_TEST_CASES = [
                 f'<p>Текст с{CHAR_NBSP}картинкой <img alt="image" src="image.jpg"/> и{CHAR_NBSP}текстом.</p>'),
     ('unicode', '<p>Текст с <code>&lt;br&gt;</code><br>А это новая строка.</p>',
                 f'<p>Текст с{CHAR_NBSP}<code>&lt;br&gt;</code><br/>А{CHAR_NBSP}это новая строка.</p>'),
+    
+    # --- Тесты на стыке тегов ---
+    ('mixed', '<p>Текст <span>с тире</span> --- после закрытого тега.</p>',
+              '<p>Текст <span>с&nbsp;тире</span>&nbsp;— после закрытого тега.</p>'),
+    ('mixed', '<p>Целых <b>100</b> т веса.</p>',
+              '<p>Целых <b>100</b>&nbsp;т веса.</p>'),
 ]
 
 
@@ -181,6 +187,11 @@ HTML_STRUCTURE_TEST_CASES = [
     # (все незакрытые теги будут закрыты через BS, а тег <html> удалены)
     ('<ul><li>Исправлена проблема\n с   появлением лишних тегов <code><html>++</html></code> и&nbsp;<code><body&></code> при обработке фрагментов HTML.</li></ul><h5>Заголовок</h5>',
      '<ul><li>Исправлена проблема\n с&nbsp;появлением лишних тегов <code>++</code> и&nbsp;<code><body&></body&></code> при&nbsp;обработке фрагментов HTML.</li></ul><h5>Заголовок</h5>'),
+
+    # 7. Тест на маскированные мнемоники и де-экранирование &amp;
+    ('<p>Текст с &lt; и &gt; и &amp; внутри.</p>', '<p>Текст с&nbsp;&lt; и&nbsp;&gt; и&nbsp;&amp; внутри.</p>'),
+    ('<p>Текст с &amp;lt; и &amp;gt; и &amp;amp; внутри.</p>', '<p>Текст с&nbsp;&amp;lt; и&nbsp;&amp;gt; и&nbsp;&amp;amp; внутри.</p>'),
+    ('<p>Мнемоника <code>&amp;nbsp;</code> превратится в неразрывный пробел</p>', '<p>Мнемоника <code>&amp;nbsp;</code> превратится в&nbsp;неразрывный пробел</p>'),
 ]
 
 @pytest.mark.parametrize("input_html, expected_html", HTML_STRUCTURE_TEST_CASES)