
在我们深入了解设置之前,让我们简要介绍一下为什么 ci/cd 如此重要:
在 readmegenie 中,我们利用 github actions 作为我们的 ci/cd 工具。它与 github 存储库顺利集成,并通过 yaml 配置文件提供灵活性和自动化。
我们的 ci/cd 管道包括以下自动化步骤:
ci 工作流程在 .github/workflows/python-app.yml 中定义。以下是工作流程每个部分的详细说明:
工作流程在主分支的每个推送和拉取请求上运行。这可确保所有代码更改在合并到生产环境之前都经过验证。
name: python application
on:
push:
branches: ["main"]
pull_request:
branches: ["main"]
我们将 github actions 配置为使用 python 3.12.x,确保与本地开发环境的一致性。此步骤安装特定的python版本并准备依赖安装的环境。
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: set up python 3.12.x
uses: actions/setup-python@v3
with:
python-version: "3.12.x"
下一步是安装项目依赖项。在这里,我们升级pip并安装requirements.txt文件,它将安装其中指定的附加依赖项。
- name: install dependencies
run: |
python -m pip install --upgrade pip
pip install flake8 pytest
if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
linting 是我们工作流程的重要组成部分,确保代码符合指定的质量标准。我们运行 flake8,并带有标记语法错误、未定义名称和复杂性问题的选项。
- name: lint with flake8
run: |
# stop the build if there are python syntax errors or undefined names
flake8 . --count --select=e9,f63,f7,f82 --show-source --statistics
# exit-zero treats all errors as warnings. the github editor is 127 chars wide
flake8 . --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=127 --statistics
对于单元测试,我们使用 pytest 来运行所有测试用例。此外,我们使用覆盖率来跟踪测试了哪些代码行,确保我们的测试套件满足定义的 75% 覆盖率阈值。
以下命令运行测试并生成覆盖率报告,突出显示测试覆盖率中的任何差距。这对于质量保证至关重要,因为未经测试的代码是未来错误的潜在来源。
- name: test with pytest
run: |
pytest
- name: test functions and coverage
run: |
coverage run --source=. -m unittest discover -s tests
coverage report -m --fail-under=75
此覆盖率检查通过强制测试覆盖至少 75% 的代码库来确保高标准的代码质量。如果覆盖率低于此阈值,则不允许提交。
除了 ci/cd 之外,我们还设置了预提交挂钩,以在将任何更改推送到存储库之前在本地强制执行代码质量。这些钩子:
以下是我们如何将覆盖率检查添加为 .pre-commit-config.yaml 中的预提交挂钩:
repos:
- repo: local
hooks:
- id: check-coverage
name: Check Coverage
entry: bash -c "coverage run --source=. -m unittest discover -s tests && coverage report -m --fail-under=75"
language: system
设置 ci/cd 需要深入了解不同工具(flake8、pytest、coverage)如何在 github actions 中交互。以下是我们面临的一些挑战以及我们实施的解决方案:
我们遇到了环境变量冲突的问题,特别是在测试 api 集成和配置处理时。在单元测试中使用@patch.dict和其他模拟技术使我们能够有效地模拟环境。
最大的挑战是确保足够的测试覆盖率。在 github actions 和预提交挂钩中使用带有 --fail-under=75 的coverage.py 有助于执行此标准。
为了使 ci/cd 管道更加强大,我们计划:
通过这个项目,我意识到尽早建立强大的测试和 ci/cd 实践的重要性。如果我重新开始,我会专注于从一开始就编写全面的测试,并随着项目的进展逐步扩展和改进它们。这种方法可以防止丢失分支或未经测试的区域,并确保所有新代码顺利集成到覆盖良好的代码库中。
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