ಟಾಕ್ಸ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ಜಾಗತಿಕ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಬಹು-ಪರಿಸರ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ

ಇಂದಿನ ಜಾಗತಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ, "ಇದು ನನ್ನ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂಬ ಪದವು ಡೆವಲಪರ್ ಕ್ಲೀಷೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ; ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯವಹಾರ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು, ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗಿಗಳು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತ ಹರಡಿದ್ದಾರೆ, ವಿವಿಧ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು, ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಕೇವಲ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ, ಎಲ್ಲೆಡೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಬಲವಾಗಿರಬಹುದೆಂದು ನೀವು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು?

ಉತ್ತರವು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಬಹು-ಪರಿಸರ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ Tox, ಒಂದು ಕಮಾಂಡ್-ಲೈನ್-ಚಾಲಿತ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಸಾಧನ, ಆಧುನಿಕ ಪೈಥಾನ್ ಡೆವಲಪರ್‌ನ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಭಾಗವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಒಂದೇ ಆಜ್ಞೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಟಾಕ್ಸ್‌ನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಬಹು-ಪರಿಸರ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುವ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಬಹು-ಪರಿಸರ ಪರೀಕ್ಷೆ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ?

ಬಹು-ಪರಿಸರ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೂಟ್ ಅನ್ನು ಬಹು, ವಿಭಿನ್ನ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಚಲಾಯಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ "ಪರಿಸರಗಳು," ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳಿಂದ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ:

• ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಪೈಥಾನ್ 3.8 ರಲ್ಲಿ ಪೈಥಾನ್ 3.11 ರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆಯೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ? ಮುಂಬರುವ ಪೈಥಾನ್ 3.12 ಬಗ್ಗೆ ಏನು?
• ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿ ಆವೃತ್ತಿಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ Django, Pandas, ಅಥವಾ Requests ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಸ್ವಲ್ಪ ಹಳೆಯ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅದು ಮುರಿಯುತ್ತದೆಯೇ?
• ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು: ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ವಿಂಡೋಸ್, ಮ್ಯಾಕೋಸ್ ಮತ್ತು ಲಿನಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಫೈಲ್ ಪಾಥ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕರೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
• ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳು: ARM-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೊಸೆಸರ್‌ಗಳ ಏರಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ (Apple Silicon ನಂತೆ), ವಿಭಿನ್ನ CPU ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (x86_64, arm64) ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಬಹು-ಪರಿಸರ ತಂತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಕರಣ

ಈ ರೀತಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸಮಯವನ್ನು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಕೇವಲ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವ್ಯಾಯಾಮವಲ್ಲ; ಇದು ನೇರ ವ್ಯವಹಾರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ:

• ಬೆಂಬಲ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಊಹಿಸದ ಪರಿಸರದಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಬರುವ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳ ಪ್ರವಾಹವನ್ನು ನೀವು ತಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
• ಬಳಕೆದಾರರ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ: ವಿಭಿನ್ನ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ್ದೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
• ಸುಗಮ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: ಹೊಸ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಉತ್ತೀರ್ಣವಾದರೆ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರುವಿರಿ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಅವು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕಾದ ಸ್ಪಷ್ಟ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ.
• ಜಾಗತಿಕ ತಂಡಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ: ಇದು ಇತ್ತೀಚಿನ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಒಂದು ದೇಶದ ಡೆವಲಪರ್ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿರುವ ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಹಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರಬಹುದು, ಸ್ವಲ್ಪ ಹಳೆಯ ಉದ್ಯಮ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಆಗಿರಬಹುದು.

ಟಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ: ನಿಮ್ಮ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಕಮಾಂಡ್ ಸೆಂಟರ್

ಟಾಕ್ಸ್ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೊಗಸಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅದರ ತಿರುಳಿನಲ್ಲಿ, ಟಾಕ್ಸ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪೈಥಾನ್ ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ, ತದನಂತರ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು (ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು, ಲಿಂಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಬಿಲ್ಡ್‌ಗಳಂತಹವು) ಚಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದೇ, ಸರಳ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: tox.ini.

ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು: ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಸಂರಚನೆ

pip ನೊಂದಿಗೆ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯು ನೇರವಾಗಿರುತ್ತದೆ:

pip install tox

ಮುಂದೆ, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಮೂಲದಲ್ಲಿ tox.ini ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಬಹು ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಕನಿಷ್ಠ ಸಂರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ಮೂಲ tox.ini

[tox]
min_version = 3.7
isolated_build = true
envlist = py38, py39, py310, py311

[testenv]
description = ಮುಖ್ಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೂಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ
deps = pytest
commands = pytest

ಇದನ್ನು ವಿಭಜಿಸೋಣ:

• [tox] ವಿಭಾಗ: ಇದು ಜಾಗತಿಕ ಟಾಕ್ಸ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ.
• min_version: ಈ ಸಂರಚನೆಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಟಾಕ್ಸ್‌ನ ಕನಿಷ್ಠ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• isolated_build: ಆಧುನಿಕ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ (PEP 517) ನಿಮ್ಮ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮೊದಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• envlist: ಇದು ಬಹು-ಪರಿಸರ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಹೃದಯಭಾಗವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಟಾಕ್ಸ್ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಯಸುವ ಪರಿಸರಗಳ ಅಲ್ಪವಿರಾಮ-ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಾಲ್ಕನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇವೆ: 3.8 ರಿಂದ 3.11 ರವರೆಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಗೆ ಒಂದು.
• [testenv] ವಿಭಾಗ: ಇದು envlist ನಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಆಗಿದೆ.
• description: ಪರಿಸರವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸಹಾಯಕ ಸಂದೇಶ.
• deps: ನಿಮ್ಮ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳ ಪಟ್ಟಿ. ಇಲ್ಲಿ, ನಮಗೆ pytest ಮಾತ್ರ ಬೇಕು.
• commands: ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ಆಜ್ಞೆಗಳು. ಇಲ್ಲಿ, ನಾವು ಸರಳವಾಗಿ pytest ಪರೀಕ್ಷಾ ರನ್ನರ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.

ಇದನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಟರ್ಮಿನಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಮೂಲ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗೆ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸರಳವಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ:

tox

ಟಾಕ್ಸ್ ಈಗ `envlist` (py38, py39, ಇತ್ಯಾದಿ) ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:

1. ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಂನಲ್ಲಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಅನ್ನು ನೋಡಿ (ಉದಾ., `python3.8`, `python3.9`).
2. .tox/ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯೊಳಗೆ ಹೊಸ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿ.
3. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮತ್ತು `deps` ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ.
4. `commands` ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ.

ಯಾವುದೇ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಹಂತವು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಟಾಕ್ಸ್ ದೋಷವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯವಲ್ಲದ ಸ್ಥಿತಿ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಗಮಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರಂತರ ಏಕೀಕರಣ (CI) ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಆಳವಾದ ಡೈವ್: ಪ್ರಬಲವಾದ tox.ini ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

ಮೂಲಭೂತ ಸೆಟಪ್ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಟಾಕ್ಸ್‌ನ ನಿಜವಾದ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅದರ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂರಚನಾ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿದೆ.

ಉತ್ಪಾದಕ ಪರಿಸರಗಳು: ಕಾಂಬಿನೇಟರಿಯಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ

ಪೈಥಾನ್ 3.9 ಮತ್ತು 3.10 ರಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ Django ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು 3.2 ಮತ್ತು 4.2 ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕಾದ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಎಲ್ಲಾ ನಾಲ್ಕು ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ:

ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮಾರ್ಗ: envlist = py39-django32, py39-django42, py310-django32, py310-django42

ಟಾಕ್ಸ್ ಕರ್ಲಿ ಬ್ರೇಸ್‌ಗಳನ್ನು {} ಬಳಸಿ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಲೀನರ್, ಉತ್ಪಾದಕ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:

ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾರ್ಗ: envlist = {py39,py310}-django{32,42}

ಈ ಒಂದೇ ಸಾಲು ಅದೇ ನಾಲ್ಕು ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ಹೊಸ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿ ಅಥವಾ Django ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಆಯಾ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಒಂದು ಐಟಂ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ.

ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್-ಸಮಾನ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು: ಪ್ರತಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು

ಈಗ ನಾವು ನಮ್ಮ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಪ್ರತಿ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಆವೃತ್ತಿಯ Django ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು Tox ಗೆ ನಾವು ಹೇಗೆ ಹೇಳುವುದು? ಇದನ್ನು ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್-ಸಮಾನ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

[tox]
envlist = {py39,py310}-django{32,42}

[testenv]
deps =
    pytest
    django32: Django>=3.2,<3.3
    django42: Django>=4.2,<4.3
commands = pytest

ಇಲ್ಲಿ, `django32: Django>=3.2,<3.3` ಸಾಲು ಟಾಕ್ಸ್‌ಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ: "ಪರಿಸರದ ಹೆಸರಿನಲ್ಲಿ `django32` ಎಂಬ ಅಂಶವಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಈ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ." ಅಂತೆಯೇ `django42` ಗಾಗಿ. ಟಾಕ್ಸ್ ಪರಿಸರದ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು (ಉದಾ., `py310-django42`) ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಆಗಿದೆ.

ಇದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಶಕ್ತಿಯುತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ:

• ಹಳೆಯ/ಹೊಸ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳು.
• ಕೋರ್ ಲೈಬ್ರರಿಯ ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಪರೀಕ್ಷೆ (Pandas, NumPy, SQLAlchemy, ಇತ್ಯಾದಿ).
• ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸ್ಥಾಪನೆ.

ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಭೂತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ರಚಿಸುವುದು

ದೃಢವಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಲಿಂಟರ್‌ಗಳು, ಟೈಪ್ ಚೆಕರ್‌ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕು. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಟಾಕ್ಸ್ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ.

[tox]
envlist = py{39,310}, lint, typing, docs

[testenv]
deps = pytest
commands = pytest

[testenv:lint]
description = ಲಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ (ruff, black)
basepython = python3.10
deps =
    ruff
    black
commands =
    ruff check .
    black --check .

[testenv:typing]
description = ಸ್ಥಿರ ಪ್ರಕಾರದ ಚೆಕರ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ (mypy)
basepython = python3.10
deps =
    mypy
    # ಟೈಪ್ ಸುಳಿವುಗಳೊಂದಿಗೆ ಇತರ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಸೇರಿಸಿ
    django
    djangorestframework
commands = mypy my_project/

[testenv:docs]
description = ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ
basepython = python3.10
deps = sphinx
commands = sphinx-build -b html docs/source docs/build/html

ಇಲ್ಲಿ ಹೊಸತೇನಿದೆ:

• ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರ ವಿಭಾಗಗಳು: ನಾವು `[testenv:lint]`, `[testenv:typing]`, ಮತ್ತು `[testenv:docs]` ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ವಿಭಾಗಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಪರಿಸರಗಳಿಗಾಗಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ, `[testenv]` ನಲ್ಲಿರುವ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ.
• basepython: `lint` ಅಥವಾ `docs` ನಂತಹ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಲ್ಲದ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ, ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ರನ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. `basepython` ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್‌ಗೆ ಪಿನ್ ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕ್ಲೀನ್ ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ: ಈ ರಚನೆಯು ನಿಮ್ಮ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ. `lint` ಪರಿಸರವು ಲಿಂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ; ನಿಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

ನೀವು ಈಗ `tox` ನೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು, `tox -e py310,lint` ನೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೆಟ್, ಅಥವಾ `tox -e docs` ನೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಒಂದನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ಜಾಗತಿಕ-ಪ್ರಮಾಣದ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ CI/CD ಯೊಂದಿಗೆ ಟಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು

ಟಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ, ಆದರೆ ನಿರಂತರ ಏಕೀಕರಣ/ನಿರಂತರ ನಿಯೋಜನೆ (CI/CD) ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಅದರ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಯು ನಿಮ್ಮ ಪೂರ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿರುದ್ಧ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

GitHub Actions, GitLab CI ಮತ್ತು Jenkins ನಂತಹ ಸೇವೆಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿವೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಲು ಅವು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಸಮಗ್ರ OS ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: GitHub ಕ್ರಿಯೆಗಳ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ

ಲಿನಕ್ಸ್, ಮ್ಯಾಕೋಸ್ ಮತ್ತು ವಿಂಡೋಸ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ನಮ್ಮ ಟಾಕ್ಸ್ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವ GitHub ಕ್ರಿಯೆಗಳ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ರಚಿಸೋಣ.

.github/workflows/ci.yml ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ:

name: CI

on: [push, pull_request]

jobs:
  test:
    runs-on: ${{ matrix.os }}
    strategy:
      fail-fast: false
      matrix:
        os: [ubuntu-latest, macos-latest, windows-latest]
        python-version: ['3.8', '3.9', '3.10', '3.11']

    steps:
    - name: ಚೆಕ್ ಔಟ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿ
      uses: actions/checkout@v3

    - name: ಪೈಥಾನ್ ${{ matrix.python-version }} ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: ${{ matrix.python-version }}

    - name: ಟಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
      run: pip install tox tox-gh-actions

    - name: ಟಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ
      run: tox -e py

ಈ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸೋಣ:

• strategy.matrix: ಇದು ನಮ್ಮ CI ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. GitHub ಕ್ರಿಯೆಗಳು `os` ಮತ್ತು `python-version` ನ ಪ್ರತಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂರಚನೆಗಾಗಿ, ಅದು 3 ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು × 4 ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳು = 12 ಸಮಾನಾಂತರ ಉದ್ಯೋಗಗಳು.
• actions/setup-python@v4: ಈ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರತಿ ಉದ್ಯೋಗಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
• tox-gh-actions: ಇದು ಸಹಾಯಕವಾದ ಟಾಕ್ಸ್ ಪ್ಲಗಿನ್ ಆಗಿದ್ದು, CI ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಟಾಕ್ಸ್ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೈಥಾನ್ 3.9 ರಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುವ ಉದ್ಯೋಗದಲ್ಲಿ, `tox -e py` ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ `tox -e py39` ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ CI ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ತರ್ಕವನ್ನು ಬರೆಯುವುದರಿಂದ ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಈಗ, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ತಳ್ಳಿದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜಾಗತಿಕ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಬದಲಾವಣೆಯು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನೀವು ತಕ್ಷಣದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.

ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಆಜ್ಞೆಗಳಿಗೆ ವಾದಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದು {posargs}

ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ರನ್ನರ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವಾದಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರೀಕ್ಷಾ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸಬಹುದು: pytest tests/test_api.py. ಟಾಕ್ಸ್ {posargs} ಬದಲಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ `tox.ini` ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿ:

[testenv]
deps = pytest
commands = pytest {posargs}

ಈಗ, ನೀವು ಟಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಈ ರೀತಿ ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು:

tox -e py310 -- -k "test_login" -v

-- ಎಂದರೆ ಟಾಕ್ಸ್‌ಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾದ ವಾದಗಳನ್ನು ಆಜ್ಞೆಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾದ ವಾದಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ `{posargs}` ಗಾಗಿ ಬದಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟಾಕ್ಸ್ `py310` ಪರಿಸರದೊಳಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ: pytest -k "test_login" -v.

ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು

ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಬಹುದು (ಉದಾ., `DJANGO_SETTINGS_MODULE`). `setenv` ನಿರ್ದೇಶನವು ನಿಮ್ಮ ಟಾಕ್ಸ್ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಇವುಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

[testenv]
setenv =
    PYTHONPATH = .
    MYAPP_MODE = testing

[testenv:docs]
setenv =
    SPHINX_BUILD = 1

ವೇಗವಾಗಿ ಟಾಕ್ಸ್ ರನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳು

ನಿಮ್ಮ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬೆಳೆದಂತೆ, ಟಾಕ್ಸ್ ರನ್‌ಗಳು ನಿಧಾನವಾಗಬಹುದು. ಅವುಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಕೆಲವು ಸಲಹೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಸಮಾನಾಂತರ ಮೋಡ್: ಲಭ್ಯವಿರುವ CPU ಕೋರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಲು `tox -p auto` ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ. ಇದು ಆಧುನಿಕ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
• ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಆಯ್ದವಾಗಿ ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಿ: ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ, ಟಾಕ್ಸ್ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳು `tox.ini` ಅಥವಾ `requirements.txt` ನಲ್ಲಿ ಬದಲಾದರೆ, ಪರಿಸರವನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಲು ನೀವು ಟಾಕ್ಸ್‌ಗೆ ಹೇಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮರುಸೃಷ್ಟಿ ಧ್ವಜವನ್ನು ಬಳಸಿ: `tox -r -e py310`.
• CI ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ನಿಮ್ಮ CI/CD ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ, `.tox/` ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳು ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಆಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕಾಗಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ ಇದು ನಂತರದ ರನ್‌ಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅವು ಬದಲಾಗದ ಹೊರತು.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಜಾಗತಿಕ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸೋಣ.

ಸನ್ನಿವೇಶ 1: ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಲೈಬ್ರರಿ

ನೀವು Pandas ಮತ್ತು NumPy ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಜನಪ್ರಿಯ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ದತ್ತ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು.

• ಸವಾಲು: ನೀವು ಪೈಥಾನ್, Pandas, NumPy ನ ಬಹು ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಇದು ಲಿನಕ್ಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು, ಮ್ಯಾಕೋಸ್ ಲ್ಯಾಪ್‌ಟಾಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಂಡೋಸ್ ಡೆಸ್ಕ್‌ಟಾಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
• ಟಾಕ್ಸ್ ಪರಿಹಾರ: envlist = {py39,py310,py311}-{pandas1,pandas2}-{numpy18,numpy19} ನಿಮ್ಮ `tox.ini` ಪ್ರತಿ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾದ ಲೈಬ್ರರಿ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್-ಸಮಾನ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ GitHub ಕ್ರಿಯೆಗಳ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಹಳೆಯ Pandas ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಬ್ರೆಜಿಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರು ಇತ್ತೀಚಿನ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಜಪಾನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಂತೆಯೇ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅನುಭವವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸನ್ನಿವೇಶ 2: ಕ್ಲೈಂಟ್ ಲೈಬ್ರರಿಯೊಂದಿಗೆ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ SaaS ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್

ನಿಮ್ಮ ಕಂಪನಿ, ಯುರೋಪಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಧಾನ ಕಛೇರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, SaaS ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರು ದೊಡ್ಡ, ಜಾಗತಿಕ ನಿಗಮಗಳು, ಅವರಲ್ಲಿ ಹಲವರು ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ ಹಳೆಯ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಬೆಂಬಲ (LTS) ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ.

• ಸವಾಲು: ನಿಮ್ಮ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡವು ಆಧುನಿಕ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಲೈಬ್ರರಿಯು ಹಳೆಯ ಉದ್ಯಮ ಪರಿಸರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಿಂದುಳಿದ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿರಬೇಕು.
• ಟಾಕ್ಸ್ ಪರಿಹಾರ: envlist = py38, py39, py310, py311 ನಿಮ್ಮ `tox.ini` ಎಲ್ಲಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಪೈಥಾನ್ 3.8 ವಿರುದ್ಧ ಉತ್ತೀರ್ಣವಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಲೈಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿರಬಹುದು. CI ನಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದನ್ನು ನೀವು ತಡೆಯುತ್ತೀರಿ, ದುಬಾರಿ ನಿಯೋಜನೆ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ: ಜಾಗತಿಕ ವಿಶ್ವಾಸದೊಂದಿಗೆ ರವಾನಿಸಿ

ಬಹು-ಪರಿಸರ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಐಷಾರಾಮಿ ಅಲ್ಲ; ಇದು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ವೃತ್ತಿಪರ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಟಾಕ್ಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸವಾಲನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೀರಿ.

ಒಂದೇ tox.ini ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಬೆಂಬಲಿತ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು CI/CD ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಪ್ರಬಲವಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗೇಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತೀರಿ. ಈ ಗೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ದೃಢವಾಗಿದೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ, ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಭಯಾನಕ "ಇದು ನನ್ನ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ" ಸಮಸ್ಯೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಚಿಂತಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿ ಅವರು ಎಲ್ಲಿದ್ದರೂ, ಅದು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರವಾನಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಬಹುದು.