为 ReadmeGenie 实施 CI/CD

为什么是持续集成/持续交付？

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：

1. 自动化测试：自动运行测试可确保代​​码在每次更改时保持稳定。
2. 一致性：CI/CD 在整个代码库中强制执行标准（linting、格式化）。
3. 可靠性：自动检查和测试最大限度地减少人为错误并提高代码可靠性。
4. 快速反馈：开发人员会收到有关代码质量的即时反馈，以便及早发现问题。

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。

ReadmeGenie 的 CI/CD 管道

我们的 CI/CD 管道包括以下自动化步骤：

1. Linting 和格式检查：我们运行 Ruff 和 Black 以确保代码风格和一致性。
2. 单元测试：我们使用单元测试来验证代码更改不会破坏现有功能。
3. 覆盖率分析：我们使用Coverage.py来确保代码在允许提交之前满足我们的覆盖率阈值。
4. 预提交挂钩：我们添加了挂钩以在推送更改之前强制执行本地质量检查。

GitHub Actions 工作流程概述

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：

1. 触发工作流程

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"]

2. 设置Python环境

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"

3. 安装依赖项

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

4. 运行 Linting 和代码质量检查

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: Python application

on:
  push:
    branches: ["main"]
  pull_request:
    branches: ["main"]

5. 通过覆盖率分析运行测试

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。

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"

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。

集成预提交挂钩

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：

• 运行 Ruff 进行 linting，运行 Black 进行格式化。
• 通过在本地运行覆盖率测试来强制执行最低覆盖率阈值。

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：

      - 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

挑战和经验教训

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：

处理不同的本地和远程配置

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。

测试覆盖率和阈值

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。

未来的改进

为了使 CI/CD 管道更加强大，我们计划：

1. 添加部署阶段：测试通过后自动部署到暂存或生产环境。
2. 自动化代码质量徽章：添加动态徽章以在 README 中显示覆盖率、linting 状态和测试结果。
3. 扩大覆盖范围要求：随着我们改进测试并覆盖更多边缘情况，提高覆盖范围阈值。

外卖

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。

以上是为 ReadmeGenie 实施 CI/CD的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！