تكامل Coverage.py: قياس تغطية الكود لتطوير البرمجيات العالمية

في عالم تطوير البرمجيات الديناميكي، يعد ضمان جودة الكود أمرًا بالغ الأهمية. تساعدنا تغطية الكود، وهي مقياس حاسم، على فهم مدى اختبار التعليمات البرمجية الخاصة بنا. تتعمق هذه المدونة في Coverage.py، وهي أداة قوية لقياس تغطية الكود في Python، وكيفية دمجها بشكل فعال في سير عمل تطوير البرامج العالمي الخاص بك.

ما هي تغطية الكود ولماذا هي مهمة؟

تحدد تغطية الكود درجة تنفيذ التعليمات البرمجية المصدر الخاصة بك عند تشغيل الاختبارات. إنه مؤشر حاسم لفعالية الاختبار. تشير تغطية الكود العالية عادةً إلى أن المزيد من التعليمات البرمجية الخاصة بك يتم استخدامها عن طريق الاختبارات، وبالتالي زيادة احتمالية اكتشاف الأخطاء وضمان استقرار برنامجك. على العكس من ذلك، قد تشير التغطية المنخفضة إلى مسارات التعليمات البرمجية التي لم يتم اختبارها، والتي قد تؤوي مشكلات لم يتم اكتشافها. بالنسبة للفرق الدولية التي تتعاون في مشاريع برمجية، يعد الاختبار المتسق والشامل، كما تسهله أدوات تغطية الكود مثل Coverage.py، أمرًا ضروريًا للحفاظ على جودة الكود عبر المناطق الزمنية واللغات ومستويات خبرة المطورين المختلفة.

تشمل فوائد تغطية الكود:

• تحديد التعليمات البرمجية التي لم يتم اختبارها: يحدد مناطق التعليمات البرمجية الخاصة بك التي لم يتم تغطيتها بالاختبارات، مما يسلط الضوء على نقاط الضعف المحتملة.
• تحسين جودة الاختبار: يشجع على إنشاء اختبارات أكثر شمولاً، مما يؤدي إلى برامج عالية الجودة.
• تقليل الأخطاء: يساعد على اكتشاف الأخطاء في وقت مبكر من دورة التطوير، مما يقلل من تكلفة إصلاحها.
• تسهيل إعادة البناء: يوفر الثقة عند إعادة بناء التعليمات البرمجية، مع العلم أن الاختبارات الخاصة بك ستلتقط أي تغييرات غير مقصودة.
• تعزيز التعاون: يعزز الفهم المشترك لجودة الكود داخل فريقك، وهو أمر بالغ الأهمية بشكل خاص للفرق المشتتة جغرافيًا.

تقديم Coverage.py

Coverage.py هي حزمة Python تقيس تغطية الكود. يتتبع أجزاء التعليمات البرمجية التي يتم تنفيذها أثناء الاختبار وإنشاء تقارير تفصل النسبة المئوية للتغطية. إنها أداة مباشرة وسهلة الاستخدام تتكامل بسلاسة مع أطر الاختبار المختلفة.

الميزات الرئيسية لـ Coverage.py

• تغطية الأسطر: يقيس النسبة المئوية لأسطر التعليمات البرمجية التي تم تنفيذها.
• تغطية الفروع: يحدد تنفيذ الفروع في العبارات الشرطية (مثل if/else).
• التكامل المرن: يعمل مع أطر الاختبار الشائعة مثل unittest و pytest و tox.
• خيارات إعداد التقارير: يقوم بإنشاء تقارير مختلفة، بما في ذلك النص و HTML و XML.
• التكوين: يسمح بالتخصيص التفصيلي ليناسب الاحتياجات المحددة لمشروعك.

التثبيت والإعداد

يعد تثبيت Coverage.py أمرًا سهلاً باستخدام pip، مثبت حزمة Python.

            pip install coverage
            

              
                Copy
              
            
          

بعد التثبيت، تكون جاهزًا لاستخدامه. بالنسبة للمشاريع التي تستفيد من البيئات الافتراضية (أفضل الممارسات)، تأكد من تثبيت Coverage.py داخل البيئة الافتراضية المناسبة.

الاستخدام الأساسي مع unittest

فيما يلي مثال بسيط لكيفية استخدام Coverage.py مع إطار unittest المدمج:

1. إنشاء ملف Python (على سبيل المثال، my_module.py):

            def add(x, y):
    return x + y

def subtract(x, y):
    return x - y

            

              
                Copy
              
            
          

2. إنشاء ملف اختبار (على سبيل المثال، test_my_module.py):

            import unittest
import my_module

class TestMyModule(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(my_module.add(2, 3), 5)

    def test_subtract(self):
        self.assertEqual(my_module.subtract(5, 2), 3)

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

            

              
                Copy
              
            
          

3. تشغيل الاختبارات باستخدام Coverage.py:

            coverage run -m unittest discover
            

              
                Copy
              
            
          

يقوم الأمر coverage run بتنفيذ الاختبارات الخاصة بك وتتبع تغطية الكود. يشير -m unittest discover إليه لتشغيل اختبارات unittest. يستخدم discover إمكانات اكتشاف unittest للعثور على الاختبارات. يجد هذا الأمر جميع الاختبارات في الدليل الحالي أو الدلائل الفرعية.

4. إنشاء تقرير التغطية:

            coverage report
            

              
                Copy
              
            
          

سينتج عن هذا تقرير نصي في جهازك الطرفي، يعرض النسب المئوية للتغطية لكل ملف.

مثال على الناتج:

            Name              Stmts   Miss  Cover
--------------------------------------
my_module.py          4      0   100%
--------------------------------------
TOTAL                 4      0   100%
            

              
                Copy
              
            
          

استخدام Coverage.py مع pytest

بالنسبة للمشاريع التي تستخدم pytest، يكون التكامل بنفس القدر من البساطة. يحتوي pytest على مكون إضافي يسمى pytest-cov يبسط العملية.

1. تثبيت المكون الإضافي:

            pip install pytest-cov
            

              
                Copy
              
            
          

2. تشغيل اختبارات pytest الخاصة بك باستخدام العلامة `--cov`:

            pytest --cov=my_module --cov-report term
            

              
                Copy
              
            
          

يخبر --cov=my_module pytest بقياس التغطية لوحدة my_module. تقوم علامة --cov-report term بإنشاء تقرير في الجهاز الطرفي. سيكون الإخراج مشابهًا لإخراج coverage report، مع عرض معلومات التغطية.

إنشاء التقارير

يوفر Coverage.py خيارات إعداد تقارير مختلفة لتصور وتحليل بيانات تغطية الكود الخاصة بك. توفر هذه التقارير وجهات نظر مختلفة حول عملية الاختبار ويمكن مشاركتها بين الفرق الدولية. يعتمد اختيار التقرير الذي سيتم استخدامه على تفضيلات فريقك والاحتياجات المحددة للمشروع.

تقرير نصي

التقرير النصي هو أبسط أشكال إعداد التقارير ويتم إنشاؤه باستخدام الأمر coverage report. يوفر نظرة عامة بسيطة على النسب المئوية للتغطية لكل ملف وإجمالي المشروع. يسهل مشاركة هذا التقرير في مخرجات المحطة الطرفية وسريع المراجعة.

            coverage report
            

              
                Copy
              
            
          

تقرير HTML

يوفر تقرير HTML عرضًا أكثر مرئية وتفصيلاً لتغطية الكود الخاصة بك. يسمح لك بالتعمق في الملفات الفردية ومعرفة أسطر التعليمات البرمجية التي تم تنفيذها والتي لم يتم تنفيذها. إنه خيار ممتاز لتحليل التغطية بالتفصيل. تسهل تقارير HTML على الفرق الموزعة مشاركة نتائج التغطية. يمكن مشاركتها من خلال حلول التخزين السحابي أو داخل أدوات إدارة المشاريع.

            coverage html
            

              
                Copy
              
            
          

ينشئ هذا الأمر دليل htmlcov يحتوي على تقارير HTML.

تقرير XML

ينشئ تقرير XML ملف XML يحتوي على بيانات تغطية مفصلة. هذا التنسيق مفيد للتكامل مع أنظمة التكامل المستمر (CI) والأدوات الآلية الأخرى. يمكن لخوادم CI (مثل Jenkins أو GitLab CI أو CircleCI) تحليل تقارير XML واستخدامها لعرض اتجاهات التغطية بمرور الوقت.

            coverage xml
            

              
                Copy
              
            
          

ينشئ هذا الأمر ملف coverage.xml.

خيارات التكوين

يوفر Coverage.py العديد من خيارات التكوين لتخصيص سلوكه وتلبية الاحتياجات المحددة لمشروعك. يمكن تحديد خيارات التكوين هذه في ملف .coveragerc أو من خلال وسيطات سطر الأوامر.

ملف .coveragerc

يعد ملف .coveragerc هو الطريقة المفضلة لتكوين Coverage.py. يسمح لك بتحديد خيارات مختلفة، مثل الملفات المراد تضمينها أو استبعادها، والفروع التي سيتم تجاهلها، وتنسيقات إعداد التقارير المراد استخدامها. يتم وضع هذا الملف عادةً في الدليل الجذر لمشروعك.

فيما يلي مثال بسيط لملف .coveragerc:

            [run]
  source = .
  omit =
      */tests/*

[report]
  show_missing = True
  exclude_lines =
      pragma: no cover

            

              
                Copy
              
            
          

يحدد هذا التكوين ما يلي:

• source = .: يتضمن جميع ملفات Python في الدليل الحالي والأدلة الفرعية.
• omit = */tests/*: يستبعد جميع الملفات الموجودة في دليل `tests` وأدلته الفرعية من تحليل التغطية. هذه ممارسة شائعة لمنع الاختبارات نفسها من التأثير على مقاييس التغطية.
• show_missing = True: يعرض أسطر التعليمات البرمجية التي لم يتم تغطيتها بالاختبارات في التقرير.
• exclude_lines = pragma: no cover: يستبعد الأسطر التي تحتوي على التعليق `pragma: no cover` من تحليل التغطية. هذا التوجيه مفيد لأجزاء من التعليمات البرمجية حيث لا يكون الاختبار قابلاً للتطبيق أو يتم حذفه عن قصد.

خيارات سطر الأوامر

يمكنك أيضًا تكوين Coverage.py باستخدام وسيطات سطر الأوامر. تتجاوز هذه الخيارات الإعدادات المحددة في ملف .coveragerc. توفر خيارات سطر الأوامر تغييرات تكوين سريعة لعمليات التشغيل التجريبية المحددة.

مثال:

            coverage run --source=my_package --omit=*/tests/* -m pytest
            

              
                Copy
              
            
          

يقوم هذا الأمر بتشغيل pytest وقياس التغطية، وتحديد دليل المصدر واستبعاد الاختبارات من التغطية.

أفضل الممارسات لتطوير البرمجيات العالمية

يعد دمج أدوات تغطية الكود مثل Coverage.py في سير عمل التطوير الخاص بك خطوة حاسمة في تحسين جودة برنامجك. بالنسبة للفرق العالمية، يمكن أن يؤدي تبني أفضل الممارسات إلى تحسين التعاون وتقليل الأخطاء وتسريع دورة الإصدار بشكل كبير.

1. أهداف تغطية الاختبار المتسقة

ضع نسبة مئوية مستهدفة لتغطية الكود (على سبيل المثال، 80٪ أو أعلى) لمشروعك. يوفر هذا هدفًا قابلاً للقياس لفريق التطوير الخاص بك. تأكد من أن هدف التغطية متسق عبر جميع الوحدات والمكونات داخل المشروع. راقب التغطية بانتظام وعالج أي انخفاضات أو إخفاقات في تلبية الهدف على الفور. بالنسبة للفرق العالمية التي تعمل في مناطق زمنية مختلفة، تعد المراقبة المنتظمة والتنبيهات أمرًا بالغ الأهمية.

2. أتمتة إعداد تقارير تغطية الكود

قم بدمج إعداد تقارير تغطية الكود في مسار التكامل المستمر / النشر المستمر (CI/CD) الخاص بك. قم تلقائيًا بإنشاء تقارير HTML أو XML بعد كل طلب إنشاء أو دمج. استخدم أدوات CI مثل Jenkins أو GitLab CI أو CircleCI أو GitHub Actions لتشغيل الاختبارات وإنشاء تقارير التغطية تلقائيًا. هذا يؤدي إلى أتمتة العملية ويضمن أن بيانات التغطية الحديثة متاحة بسهولة لجميع أعضاء الفريق، بغض النظر عن موقعهم أو منطقتهم الزمنية. تتيح الملاحظات الفورية أيضًا تكرارات أسرع وحل أسرع للأخطاء.

3. مراجعة تقارير التغطية بانتظام

اجعل تقارير تغطية الكود جزءًا لا يتجزأ من عملية مراجعة التعليمات البرمجية الخاصة بك. يجب على المطورين مراجعة بيانات التغطية والتأكد من اختبار تغييرات التعليمات البرمجية الجديدة بشكل صحيح. تحديد ومعالجة أي مناطق تعليمات برمجية غير مكتشفة. يسمح هذا النهج التعاوني للمطورين من مواقع عالمية مختلفة بالاشتراك في ضمان تغطية جميع الوظائف والتعديلات التي تم إدخالها حديثًا بالاختبارات.

4. كتابة اختبارات ذات مغزى

ركز على كتابة اختبارات عالية الجودة تغطي مجموعة واسعة من السيناريوهات والحالات المتطرفة. تغطية الاختبار العالية ذات قيمة، لكن فعالية اختباراتك أكثر أهمية. يجب أن تتحقق الاختبارات من وظائف التعليمات البرمجية الخاصة بك بشكل شامل. يجب أن تكون الاختبارات سهلة الفهم والصيانة. شجع المطورين على إعطاء الأولوية لكتابة الاختبارات التي تغطي الميزات المهمة ومسارات التعليمات البرمجية الهامة. تعتبر الاختبارات المكتوبة جيدًا أمرًا بالغ الأهمية للفرق الدولية لأنها توفر وضوحًا بشأن سلوك النظام وتسهل تصحيح الأخطاء عبر المواقع الجغرافية المختلفة.

5. استخدام Coverage.py مع التحكم في الإصدار

قم بتخزين تقارير تغطية الكود جنبًا إلى جنب مع التعليمات البرمجية الخاصة بك في التحكم في الإصدار (مثل Git). يتيح لك ذلك تتبع تغييرات التغطية بمرور الوقت وتحديد حالات التراجع المحتملة. يضمن التحكم في الإصدار أن كل عضو في الفريق، بغض النظر عن موقعه، يمكنه رؤية سجل التغطية وكيف تطورت بمرور الوقت. توفر أدوات مثل Git أرضية مشتركة للحفاظ على جميع بيانات التغطية ومراجعتها.

6. وضع مبادئ توجيهية واضحة للاختبار

حدد إرشادات ومعايير واضحة لكتابة الاختبارات، والتي تتضمن اصطلاحات لتسمية الاختبارات وتنظيم ملفات الاختبار واختيار أطر الاختبار المناسبة. تضمن هذه الإرشادات الاتساق وتجعل من السهل على أعضاء الفريق في جميع أنحاء العالم فهم جهود الاختبار والمساهمة فيها. يقلل هذا التقييس من سوء الفهم المحتمل ويبسط العملية.

7. معالجة ثغرات التغطية على الفور

عند تحديد فجوة، عالجها بسرعة. قم بتعيين مهام محددة للمطورين لكتابة اختبارات لتغطية التعليمات البرمجية غير المغطاة. إن معالجة الثغرات على الفور يعزز أهمية تغطية الكود داخل الفريق. يعد التواصل المنتظم والاستجابات السريعة عبر الفريق، حتى في مناطق زمنية مختلفة، أمرًا حيويًا لضمان حل سريع وفعال.

8. استخدام لوحة معلومات جودة الكود

قم بدمج بيانات تغطية الكود ومقاييس الجودة الأخرى في لوحة معلومات جودة الكود. يوفر هذا عرضًا مركزيًا لصحة مشروعك ويسمح لك بتتبع التقدم نحو أهدافك. تساعد أدوات مثل SonarQube أو لوحات المعلومات المماثلة في مراقبة صحة وأداء البرنامج. توفر لوحات المعلومات عرضًا موحدًا يمكن للجميع الوصول إليه، مما يسهل مراقبة صحة المشروع، ويمكّن الفرق العالمية من تتبع مشكلات الجودة ومعالجتها في الوقت المناسب.

9. التدريب وتبادل المعرفة

توفير التدريب والموارد لأعضاء فريقك حول استخدام Coverage.py وكتابة اختبارات فعالة. تسهيل جلسات تبادل المعرفة ومراجعات التعليمات البرمجية لتعزيز أفضل الممارسات. التدريب المتبادل هو وسيلة رائعة للتغلب على أي نقص في الاتساق عبر فريق عالمي.

10. مراعاة المناطق الزمنية والاتصالات

التعرف على الاختلافات في المناطق الزمنية واستيعابها عند جدولة الاجتماعات وتقديم الملاحظات. استخدم طرق الاتصال غير المتزامنة، مثل البريد الإلكتروني وأدوات إدارة المشاريع، لتسهيل التعاون. إنشاء قنوات اتصال واضحة للإبلاغ عن الأخطاء ومناقشة نتائج تغطية الكود. تسمح هذه الممارسة لأعضاء الفريق العالميين بالعمل بفعالية عبر المناطق الزمنية.

الاستخدام المتقدم والاعتبارات

بالإضافة إلى الأساسيات، يقدم Coverage.py ميزات واعتبارات متقدمة للمشاريع الأكثر تعقيدًا.

تغطية الفروع والعبارات الشرطية

يوفر Coverage.py تغطية الفروع، التي تتتبع ما إذا كانت جميع فروع العبارات الشرطية (مثل if/else، for، while) يتم تنفيذها أثناء الاختبار. تأكد من تغطية جميع الفروع لتجنب الأخطاء المحتملة في السيناريوهات المختلفة. تصبح تغطية الفروع أمرًا بالغ الأهمية في التعامل مع الظروف والسيناريوهات المختلفة، وبالتالي تحسين موثوقية البرنامج، خاصةً عند استخدام البرنامج في جميع أنحاء العالم.

استبعاد التعليمات البرمجية من التغطية

في بعض السيناريوهات، قد ترغب في استبعاد تعليمات برمجية معينة من قياس التغطية. يكون هذا عادةً للتعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها أو التعليمات البرمجية التي يصعب اختبارها أو التعليمات البرمجية التي تعتبر غير مهمة. استخدم خيار التكوين omit في ملف .coveragerc أو توجيه pragma: no cover في التعليمات البرمجية الخاصة بك.

التكامل مع أنظمة CI/CD

لأتمتة تحليل تغطية الكود، قم بدمج Coverage.py مع مسار CI/CD الخاص بك. قم بتكوين نظام CI/CD الخاص بك لتشغيل الاختبارات وإنشاء تقارير التغطية (HTML أو XML) وعرضها. توفر العديد من أنظمة CI/CD عمليات تكامل مخصصة لعرض مقاييس تغطية الكود وتحديد حالات تراجع تغطية الكود. سيؤدي ذلك إلى تحسين سير العمل للفرق الدولية، مما يضمن ردود فعل سريعة لأي تحسينات في التعليمات البرمجية.

Coverage.py و Django

بالنسبة لمشاريع Django، يكون التكامل مع Coverage.py سلسًا. استخدم المكون الإضافي pytest-cov أو الأمر coverage run مع أداة تشغيل اختبار Django. انتبه بشكل خاص لاستبعاد ملفات الاختبار والقوالب المضمنة في Django من حسابات التغطية. عند العمل مع العملاء الدوليين، يساعد تكامل Django المتسق في تقليل الأخطاء والحفاظ على استقرار البرنامج عبر المناطق.

Coverage.py و Asyncio

عند قياس تغطية التعليمات البرمجية غير المتزامنة، من الضروري التأكد من أن جميع الوظائف والمهام غير المتزامنة مشمولة بالاختبارات. استخدم أطر اختبار غير متزامنة مثل pytest-asyncio لكتابة اختبارات فعالة. عند كتابة تعليمات برمجية للأسواق الدولية المختلفة، تأكد من أن الوظائف غير المتزامنة قد تم اختبارها جيدًا لمنع حدوث مشكلات للمستخدمين الذين يعملون على شبكات مختلفة.

استكشاف الأخطاء الشائعة وإصلاحها

فيما يلي بعض المشكلات الشائعة التي قد تواجهها وكيفية معالجتها:

• التغطية منخفضة: راجع اختباراتك وأضف المزيد من حالات الاختبار لتغطية جميع فروع التعليمات البرمجية.
• مسارات ملفات غير صحيحة: تحقق جيدًا من ملف .coveragerc الخاص بك ووسيطات سطر الأوامر للتأكد من استخدام مسارات الملفات الصحيحة. تحقق من مواقع التعليمات البرمجية المصدر وملفات الاختبار الخاصة بك.
• تغطية اختبار مفقودة لوحدة نمطية معينة: تأكد من تضمين الوحدة النمطية في تحليل التغطية من خلال تأكيد إعداد التكوين source في .coveragerc الخاص بك أو باستخدام علامات سطر الأوامر الصحيحة. راجع اختباراتك وتأكد من وجود حالات اختبار لجميع الوظائف في الوحدة النمطية.
• تجاهل الاختبارات: تأكد من عدم استبعاد ملفات الاختبار الخاصة بك بواسطة التكوين الخاص بك. تأكد من أنك لم تستبعد ملفات الاختبار الخاصة بك عن طريق الخطأ في .coveragerc.
• مشكلات في البيئات الافتراضية: تأكد من تثبيت Coverage.py وجميع أطر الاختبار في نفس البيئة الافتراضية. قم بتنشيط البيئة الافتراضية قبل تشغيل التغطية.

الخلاصة

يعد دمج Coverage.py في مشاريع Python الخاصة بك خطوة أساسية نحو ضمان برامج عالية الجودة. فهو يمكّنك من قياس وتتبع تغطية التعليمات البرمجية، وتحديد مسارات التعليمات البرمجية التي لم يتم اختبارها، وتحسين الجودة الشاملة للتعليمات البرمجية الخاصة بك. من خلال تبني أفضل الممارسات التي تمت مناقشتها في هذا الدليل، يمكنك استخدام Coverage.py بشكل فعال داخل فرق تطوير البرامج العالمية الخاصة بك، وتعزيز التعاون، وتقديم برامج موثوقة للمستخدمين في جميع أنحاء العالم. يمكن أن يؤدي تحليل تغطية الكود بانتظام إلى تحسين جهود الاختبار بشكل كبير، وتحسين جودة التعليمات البرمجية، والمساعدة في تعزيز ثقافة التحسين المستمر داخل فرق التطوير الخاصة بك.

المبادئ التي تمت مناقشتها هنا قابلة للتطبيق على نطاق واسع ويمكن تكييفها مع أحجام المشاريع المختلفة وهياكل الفريق وأطر الاختبار. من خلال تطبيق هذه التقنيات باستمرار، يمكن لفريقك إنشاء برامج أكثر قوة وقابلية للصيانة، مما يؤدي في النهاية إلى تجربة مستخدم أفضل للأشخاص في جميع أنحاء العالم.