Coverage.py Integrācija: Koda Pārklājuma Mērīšana Globālai Programmatūras Izstrādei

Dinamiskajā programmatūras izstrādes pasaulē koda kvalitātes nodrošināšana ir ārkārtīgi svarīga. Koda pārklājums, kas ir kritisks rādītājs, palīdz mums saprast, cik lielā mērā mūsu kods ir testēts. Šis emuāra ieraksts padziļināti aplūko Coverage.py, spēcīgu rīku koda pārklājuma mērīšanai Python, un to, kā to efektīvi integrēt jūsu globālajā programmatūras izstrādes darbplūsmā.

Kas ir Koda Pārklājums un Kāpēc Tas Ir Svarīgi?

Koda pārklājums kvantitatīvi nosaka pakāpi, kādā jūsu pirmkods tiek izpildīts, kad tiek palaisti jūsu testi. Tas ir būtisks testēšanas efektivitātes rādītājs. Augsts koda pārklājums parasti liecina, ka testi izmanto lielāku jūsu koda daļu, tādējādi palielinot iespēju atrast kļūdas un nodrošināt jūsu programmatūras stabilitāti. Savukārt zems pārklājums var norādīt uz nepārbaudītām koda takām, kurās var slēpties neatklātas problēmas. Starptautiskām komandām, kas sadarbojas programmatūras projektos, konsekventa un visaptveroša testēšana, ko veicina tādi koda pārklājuma rīki kā Coverage.py, ir būtiska, lai uzturētu koda kvalitāti dažādās laika zonās, valodās un atšķirīgos izstrādātāju pieredzes līmeņos.

Koda pārklājuma priekšrocības ietver:

• Ne pārbaudīta koda identificēšana: Norāda jūsu koda apgabalus, kurus neaptver testi, izceļot potenciālās ievainojamības.
• Testēšanas kvalitātes uzlabošana: Veicina visaptverošāku testu izveidi, kas noved pie augstākas kvalitātes programmatūras.
• Kļūdu samazināšana: Palīdz atrast kļūdas agrīnā izstrādes ciklā, samazinot to labošanas izmaksas.
• Refaktorēšanas atvieglošana: Nodrošina pārliecību, pārveidojot kodu, zinot, ka jūsu testi atklās visas neparedzētas izmaiņas.
• Sadarbības uzlabošana: Veicina kopīgu izpratni par koda kvalitāti jūsu komandā, kas ir īpaši svarīgi ģeogrāfiski izkliedētām komandām.

Iepazīstinām ar Coverage.py

Coverage.py ir Python pakotne, kas mēra koda pārklājumu. Tā izseko, kuras jūsu koda daļas tiek izpildītas testēšanas laikā, un ģenerē pārskatus, kuros sīki aprakstīts pārklājuma procents. Tas ir vienkāršs un viegli lietojams rīks, kas nemanāmi integrējas ar dažādām testēšanas sistēmām.

Coverage.py galvenās funkcijas

• Līniju pārklājums: Mēra izpildīto koda rindiņu procentuālo daudzumu.
• Zaru pārklājums: Nosaka zaru izpildi nosacījuma priekšrakstos (piemēram, if/else).
• Elastīga integrācija: Darbojas ar populārām testēšanas sistēmām, piemēram, unittest, pytest un tox.
• Atskaišu opcijas: Ģenerē dažādus pārskatus, tostarp tekstu, HTML un XML.
• Konfigurācija: Nodrošina detalizētu pielāgošanu, lai tā atbilstu jūsu projekta īpašajām vajadzībām.

Instalēšana un iestatīšana

Coverage.py instalēšana ir ļoti vienkārša, izmantojot pip, Python pakotņu instalētāju.

            pip install coverage
            

              
                Copy
              
            
          

Pēc instalēšanas esat gatavs to lietot. Projektiem, kas izmanto virtuālās vides (labākā prakse), pārliecinieties, vai Coverage.py ir instalēts atbilstošajā virtuālajā vidē.

Pamata lietošana ar unittest

Šeit ir vienkāršs piemērs, kā izmantot Coverage.py ar iebūvēto unittest sistēmu:

1. Izveidojiet Python failu (piemēram, my_module.py):

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

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

            

              
                Copy
              
            
          

2. Izveidojiet testa failu (piemēram, 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. Palaidiet testus ar Coverage.py:

            coverage run -m unittest discover
            

              
                Copy
              
            
          

Komanda coverage run izpilda jūsu testus un izseko koda pārklājumu. Komanda -m unittest discover norāda tai palaist unittest testus. Komanda discover izmanto unittest atklāšanas iespējas, lai atrastu testus. Šī komanda atrod visus testus pašreizējā direktorijā vai apakšdirektorijās.

4. Ģenerējiet pārklājuma pārskatu:

            coverage report
            

              
                Copy
              
            
          

Tas ģenerēs uz tekstu balstītu pārskatu jūsu terminālī, parādot katra faila pārklājuma procentus.

Izvades piemērs:

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

              
                Copy
              
            
          

Coverage.py izmantošana ar pytest

Projektiem, kas izmanto pytest, integrācija ir tikpat vienkārša. pytest ir spraudnis ar nosaukumu pytest-cov, kas vienkāršo šo procesu.

1. Instalējiet spraudni:

            pip install pytest-cov
            

              
                Copy
              
            
          

2. Palaidiet savus pytest testus ar karodziņu `--cov`:

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

              
                Copy
              
            
          

Komanda --cov=my_module norāda pytest izmērīt pārklājumu modulim my_module. Karodziņš --cov-report term ģenerē pārskatu terminālī. Izvade būs līdzīga coverage report izvadei, parādot informāciju par pārklājumu.

Pārskatu ģenerēšana

Coverage.py piedāvā dažādas pārskatu izveides iespējas, lai vizualizētu un analizētu jūsu koda pārklājuma datus. Šie pārskati sniedz dažādus skatījumus uz testēšanas procesu, un tos var koplietot starp starptautiskām komandām. Pārskata izvēle ir atkarīga no jūsu komandas vēlmēm un projekta specifiskajām vajadzībām.

Teksta pārskats

Teksta pārskats ir visvienkāršākā atskaites forma, un to ģenerē, izmantojot komandu coverage report. Tas sniedz vienkāršu pārskatu par katra faila pārklājuma procentiem un kopējo projektu. Šo pārskatu ir viegli koplietot termināļa izvadēs un ātri pārskatīt.

            coverage report
            

              
                Copy
              
            
          

HTML pārskats

HTML pārskats sniedz vizuālāku un detalizētāku jūsu koda pārklājuma skatu. Tas ļauj detalizēti aplūkot atsevišķus failus un redzēt, kuras koda rindiņas tika izpildītas un kuras ne. Tā ir lieliska izvēle pārklājuma detalizētai analīzei. HTML pārskati atvieglo izkliedētām komandām pārklājuma rezultātu koplietošanu. Tos var koplietot, izmantojot mākoņkrātuves risinājumus vai projektu pārvaldības rīkus.

            coverage html
            

              
                Copy
              
            
          

Šī komanda ģenerē direktoriju htmlcov, kurā ir HTML pārskati.

XML pārskats

XML pārskats ģenerē XML failu, kas satur detalizētus pārklājuma datus. Šis formāts ir noderīgs integrācijai ar nepārtrauktas integrācijas (CI) sistēmām un citiem automatizētiem rīkiem. XML pārskatus var parsēt CI serveri (piemēram, Jenkins, GitLab CI vai CircleCI), un tos var izmantot, lai laika gaitā parādītu pārklājuma tendences.

            coverage xml
            

              
                Copy
              
            
          

Šī komanda izveido failu coverage.xml.

Konfigurācijas opcijas

Coverage.py piedāvā vairākas konfigurācijas opcijas, lai pielāgotu tā darbību un atbilstu jūsu projekta specifiskajām vajadzībām. Šīs konfigurācijas opcijas var norādīt failā .coveragerc vai izmantojot komandrindas argumentus.

.coveragerc fails

Fails .coveragerc ir vēlamā metode Coverage.py konfigurēšanai. Tas ļauj norādīt dažādas opcijas, piemēram, kurus failus iekļaut vai izslēgt, kurus zarus ignorēt un kurus atskaites formātus izmantot. Šis fails parasti atrodas jūsu projekta saknes direktorijā.

Šeit ir vienkāršs faila .coveragerc piemērs:

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

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

            

              
                Copy
              
            
          

Šī konfigurācija norāda šo:

• source = .: Ietver visus Python failus pašreizējā direktorijā un apakšdirektorijās.
• omit = */tests/*: Izslēdz visus failus direktorijā `tests` un tās apakšdirektorijās no pārklājuma analīzes. Tā ir izplatīta prakse, lai novērstu pašu testu ietekmi uz pārklājuma rādītājiem.
• show_missing = True: Pārskatā parāda tās koda rindiņas, kuras neaptver testi.
• exclude_lines = pragma: no cover: Izslēdz rindiņas, kas satur komentāru `pragma: no cover`, no pārklājuma analīzes. Šī direktīva ir noderīga tām koda daļām, kur testēšana nav piemērojama vai ir apzināti izlaista.

Komandrindas opcijas

Varat arī konfigurēt Coverage.py, izmantojot komandrindas argumentus. Šīs opcijas ignorē failā .coveragerc norādītos iestatījumus. Komandrindas opcijas nodrošina ātras konfigurācijas izmaiņas konkrētiem testēšanas palaišanas gadījumiem.

Piemērs:

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

              
                Copy
              
            
          

Šī komanda palaiž pytest un mēra pārklājumu, norādot avota direktoriju un izslēdzot testus no pārklājuma.

Labākā prakse globālai programmatūras izstrādei

Koda pārklājuma rīku, piemēram, Coverage.py, integrēšana izstrādes darbplūsmā ir būtisks solis, lai uzlabotu jūsu programmatūras kvalitāti. Globālām komandām labākās prakses ieviešana var ievērojami uzlabot sadarbību, samazināt kļūdas un paātrināt izlaišanas ciklu.

1. Konsekventi koda pārklājuma mērķi

Iestatiet mērķa koda pārklājuma procentuālo daudzumu (piemēram, 80% vai vairāk) savam projektam. Tas nodrošina izmērāmu mērķi jūsu izstrādes komandai. Nodrošiniet, lai pārklājuma mērķis būtu konsekvents visos moduļos un komponentos projektā. Regulāri uzraugiet pārklājumu un nekavējoties novērsiet jebkādus kritumus vai neveiksmes, lai sasniegtu mērķi. Globālām komandām, kas strādā dažādās laika zonās, ir būtiska regulāra uzraudzība un brīdinājumi.

2. Automatizējiet koda pārklājuma atskaiti

Integrējiet koda pārklājuma atskaiti savā nepārtrauktās integrācijas/nepārtrauktas ieviešanas (CI/CD) cauruļvadā. Automātiski ģenerējiet HTML vai XML pārskatus pēc katra būvējuma vai apvienošanas pieprasījuma. Izmantojiet CI rīkus, piemēram, Jenkins, GitLab CI, CircleCI vai GitHub Actions, lai automātiski palaistu testus un ģenerētu pārklājuma pārskatus. Tas automatizē procesu un nodrošina, ka visiem komandas locekļiem ir viegli pieejami jaunākie pārklājuma dati neatkarīgi no viņu atrašanās vietas vai laika zonas. Tūlītēja atgriezeniskā saite arī nodrošina ātrākas iterācijas un ātrāku kļūdu novēršanu.

3. Regulāri pārskatiet pārklājuma pārskatus

Padariet koda pārklājuma pārskatus par neatņemamu daļu no koda pārskatīšanas procesa. Izstrādātājiem jāpārskata pārklājuma dati un jānodrošina, ka jaunās koda izmaiņas ir pareizi testētas. Identificējiet un novērsiet visas neaptvertās koda zonas. Šī sadarbības pieeja ļauj izstrādātājiem no dažādām pasaules vietām kopīgi nodrošināt, ka visas jaunās funkcionalitātes un modifikācijas ir aptvertas ar testiem.

4. Rakstiet jēgpilnus testus

Koncentrējieties uz augstas kvalitātes testu rakstīšanu, kas aptver plašu scenāriju un edge gadījumu klāstu. Augsts testu pārklājums ir vērtīgs, taču jūsu testu efektivitāte ir svarīgāka. Testiem ir visaptveroši jāapstiprina jūsu koda funkcionalitāte. Testiem jābūt viegli saprotamiem un uzturamiem. Mudiniet izstrādātājus par prioritāti noteikt testu rakstīšanu, kas aptver svarīgas funkcijas un kritiskas koda takas. Labi uzrakstīti testi ir ļoti svarīgi starptautiskām komandām, jo tie nodrošina skaidrību par sistēmas darbību un atvieglo atkļūdošanu dažādās ģeogrāfiskās vietās.

5. Izmantojiet Coverage.py ar versiju kontroli

Glabājiet koda pārklājuma pārskatus kopā ar savu kodu versiju kontrolē (piemēram, Git). Tas ļauj izsekot pārklājuma izmaiņām laika gaitā un identificēt iespējamās regresijas. Versiju kontrole nodrošina, ka katrs komandas loceklis neatkarīgi no viņa atrašanās vietas var redzēt pārklājuma vēsturi un to, kā tā ir attīstījusies laika gaitā. Tādi rīki kā Git nodrošina kopīgu pamatu visu pārklājuma datu uzturēšanai un pārskatīšanai.

6. Izveidojiet skaidras testēšanas vadlīnijas

Definējiet skaidras vadlīnijas un standartus testu rakstīšanai, kas ietver testu nosaukumu, testu failu strukturēšanas un atbilstošu testēšanas sistēmu izvēles konvencijas. Šīs vadlīnijas nodrošina konsekvenci un atvieglo komandas locekļiem visā pasaulē izpratni un ieguldījumu testēšanas centienos. Šī standartizācija samazina iespējamos pārpratumus un racionalizē procesu.

7. Nekavējoties novērsiet pārklājuma nepilnības

Kad tiek identificēta nepilnība, nekavējoties to novērsiet. Piešķiriet izstrādātājiem konkrētus uzdevumus, lai rakstītu testus, kas aptver neaptvertu kodu. Ātra nepilnību novēršana pastiprina koda pārklājuma nozīmi komandā. Regulāra saziņa un ātras atbildes visā komandā pat dažādās laika zonās ir ļoti svarīgas, lai nodrošinātu ātru un efektīvu risinājumu.

8. Izmantojiet koda kvalitātes informācijas paneli

Integrējiet koda pārklājuma datus un citus kvalitātes rādītājus koda kvalitātes informācijas panelī. Tas nodrošina centralizētu skatu uz jūsu projekta veselību un ļauj izsekot progresam ceļā uz jūsu mērķiem. Tādi rīki kā SonarQube vai līdzīgi informācijas paneļi palīdz uzraudzīt programmatūras veselību un veiktspēju. Informācijas paneļi nodrošina konsolidētu skatu, kuram var piekļūt ikviens, atvieglojot projekta veselības uzraudzību, un ļauj globālām komandām savlaicīgi izsekot un novērst kvalitātes problēmas.

9. Apmācība un zināšanu apmaiņa

Nodrošiniet savas komandas locekļiem apmācību un resursus par Coverage.py izmantošanu un efektīvu testu rakstīšanu. Veiciniet zināšanu apmaiņas sesijas un koda pārskatus, lai popularizētu labāko praksi. Savstarpēja apmācība ir lielisks veids, kā pārvarēt jebkādu konsekvences trūkumu globālā komandā.

10. Apsveriet laika zonas un saziņu

Atzīstiet un pielāgojiet atšķirības laika zonās, plānojot sanāksmes un sniedzot atsauksmes. Izmantojiet asinhronas saziņas metodes, piemēram, e-pastu un projektu pārvaldības rīkus, lai atvieglotu sadarbību. Izveidojiet skaidrus saziņas kanālus, lai ziņotu par kļūdām un apspriestu koda pārklājuma rezultātus. Šī prakse ļauj globālās komandas locekļiem efektīvi darboties dažādās laika zonās.

Papildu lietošana un apsvērumi

Papildus pamatiem Coverage.py piedāvā papildu funkcijas un apsvērumus sarežģītākiem projektiem.

Zaru pārklājums un nosacījuma priekšraksti

Coverage.py nodrošina zaru pārklājumu, kas izseko, vai testēšanas laikā tiek izpildīti visi nosacījuma priekšrakstu zari (piemēram, if/else, for, while). Nodrošiniet, lai visi zari būtu aptverti, lai izvairītos no iespējamām kļūdām dažādos scenārijos. Zaru pārklājums kļūst kritisks dažādu apstākļu un scenāriju apstrādē, tādējādi uzlabojot programmatūras uzticamību, īpaši, ja programmatūra tiek izmantota visā pasaulē.

Koda izslēgšana no pārklājuma

Noteiktos scenārijos, iespējams, vēlēsities izslēgt noteiktu kodu no pārklājuma mērījumiem. Tas parasti attiecas uz ģenerētu kodu, kodu, kuru ir grūti testēt, vai kodu, kas tiek uzskatīts par ne kritisku. Izmantojiet konfigurācijas opciju omit failā .coveragerc vai direktīvu pragma: no cover savā kodā.

Integrēšana ar CI/CD sistēmām

Lai automatizētu koda pārklājuma analīzi, integrējiet Coverage.py ar savu CI/CD cauruļvadu. Konfigurējiet savu CI/CD sistēmu, lai palaistu testus, ģenerētu pārklājuma pārskatus (HTML vai XML) un tos parādītu. Daudzas CI/CD sistēmas nodrošina īpašas integrācijas, lai parādītu koda pārklājuma rādītājus un identificētu koda pārklājuma regresijas. Tas uzlabos darbplūsmu starptautiskām komandām, garantējot ātru atgriezenisko saiti par jebkādiem koda uzlabojumiem.

Coverage.py un Django

Django projektiem integrācija ar Coverage.py ir nemanāma. Izmantojiet spraudni pytest-cov vai komandu `coverage run` ar Django testa palaidēju. Pievērsiet īpašu uzmanību Django iebūvēto testēšanas failu un veidņu izslēgšanai no pārklājuma aprēķiniem. Strādājot ar starptautiskiem klientiem, konsekventa Django integrācija palīdz samazināt kļūdas un uzturēt programmatūras stabilitāti visos reģionos.

Coverage.py un Asyncio

Mērot asinhronā koda pārklājumu, ir ļoti svarīgi nodrošināt, lai visas asinhronās funkcijas un uzdevumi būtu aptverti ar testiem. Izmantojiet asinhronās testēšanas sistēmas, piemēram, pytest-asyncio, lai rakstītu efektīvus testus. Rakstot kodu dažādiem starptautiskiem tirgiem, pārliecinieties, vai asinhronās funkcijas ir labi testētas, lai novērstu problēmas lietotājiem, kuri darbojas dažādos tīklos.

Biežu problēmu novēršana

Šeit ir dažas biežākās problēmas, ar kurām varat saskarties, un to risināšanas veidi:

• Pārklājums ir zems: Pārskatiet savus testus un pievienojiet vairāk testu gadījumu, lai aptvertu visus koda zarus.
• Nepareizi failu ceļi: Vēlreiz pārbaudiet failu .coveragerc un komandrindas argumentus, lai nodrošinātu, ka tiek izmantoti pareizi failu ceļi. Pārbaudiet pirmkoda un testu failu atrašanās vietas.
• Trūkst testa pārklājuma konkrētam modulim: Nodrošiniet, lai modulis būtu iekļauts pārklājuma analīzē, apstiprinot savu konfigurācijas iestatījumu source savā failā `.coveragerc` vai izmantojot pareizos komandrindas karodziņus. Pārskatiet savus testus un pārliecinieties, vai ir testa gadījumi visām moduļa funkcijām.
• Testu ignorēšana: Apstipriniet, ka jūsu testa faili netiek izslēgti ar jūsu konfigurāciju. Pārliecinieties, vai savā failā .coveragerc neesat nejauši izslēdzis savus testa failus.
• Problēmas ar virtuālām vidēm: Nodrošiniet, lai Coverage.py un visas testēšanas sistēmas būtu instalētas vienā virtuālajā vidē. Pirms pārklājuma palaišanas aktivizējiet virtuālo vidi.

Secinājums

Coverage.py integrēšana jūsu Python projektos ir būtisks solis ceļā uz augstas kvalitātes programmatūras nodrošināšanu. Tas ļauj jums mērīt un izsekot koda pārklājumu, identificēt ne pārbaudītas koda takas un uzlabot sava koda vispārējo kvalitāti. Ieviešot šajā rokasgrāmatā apspriesto labāko praksi, varat efektīvi izmantot Coverage.py savās globālajās programmatūras izstrādes komandās, veicināt sadarbību un piegādāt uzticamu programmatūru lietotājiem visā pasaulē. Regulāra koda pārklājuma analīze var ievērojami uzlabot jūsu testēšanas centienus, uzlabot koda kvalitāti un palīdzēt veicināt nepārtrauktas pilnveidošanas kultūru jūsu izstrādes komandās.

Šeit apspriestie principi ir plaši piemērojami, un tos var pielāgot dažādiem projektu izmēriem, komandas struktūrām un testēšanas sistēmām. Konsekventi piemērojot šīs metodes, jūsu komanda var izveidot robustāku un uzturamāku programmatūru, kas galu galā nodrošina labāku lietotāja pieredzi cilvēkiem visā pasaulē.