持续集成

什么是CI

In software engineering, continuous integration (CI) is the practice of merging all developer working copies to a shared mainline several times a day.¹ 持续集成指的是，频繁地（一天多次）将代码集成到主干。持续集成的目的，就是让产品可以快速迭代，同时还能保持高质量。² 常见的第三方持续集成服务有Travis CI, CirCleCI等等，而gitlab还有自家的gitlab-runner。 github官方的一些推荐（广告），可以参照一下这个。

Travis CI

Travis CI是在软件开发领域中的一个在线的，分布式的持续集成服务，用来构建及测试在GitHub托管的代码。³ 使用Travis CI，可以实现代码更新的时候自动触发测试，部署代码等等工作，简化项目管理和维护工作。

配置Travis CI

Travis CI的详细配置官方文档比较详尽，网上的博客也比较多，就不详细的介绍了。

1. 首先，要有一个仓库，我创建了如下的代码：

|
+-- main.py
+-- test.py

• main.py

#!/usr/bin/python

from test import *

def main():
    animals = []
    animals.append(Crow("Brown"))
    animals.append(Cat("John"))
    animals.append(Dog("Alice"))
    animals.append(Crow("HAHA"))
    animals.append(Cat("PAPA"))
    animals.append(Dog("LALA"))
    for a in animals:
        a.speek()

if __name__ == '__main__':
    main()

• test.py

class Animal(object):
    def __init__(self, name):
        self._name = name
    def speek(self):
        raise NotImplementedError("I can't speek")
    

class Crow(Animal):
    def speek(self):
        print(f"I'm a crow called {self._name}. Caw.")


class Cat(Animal):
    def speek(self):
        print(f"I'm a cat called {self._name}. Meow.")


class Dog(Animal):
    def speek(self):
        print(f"I'm a dog called {self._name}. Woof.")

2. 添加Travis的配置文件.travis.yml

language: python
notifications:
  email: false
sudo: false
python:
  - 3.6

install: true
script:
  - python main.py

简单解释一下： install是执行前的安装，这里好像没有什么依赖，就不用了。 script是脚本的执行 sudo: false表示不使用sudo执行 python: 3.6表示使用3.6版本的python，这里的键是与语言相关的，比如language是nodejs的话，那么就是node_js: 9.0。因为代码中使用到了模板字符串，所以只能指定版本3.6以上。

3. 使用你的github注册Travis CI

这里鼠标点点点就好了，点一下头像那里的profile, Sync account点一下，就可以看到你的项目列表了。点一下开关，OK。 这时候只要你的仓库发生了改动，就应该会触发build了。 如果顺利的话，就可以看到运行的结果了。

CircleCI

这个部分是后来加的，好像CircleCI名气没有Travis CI大，博客少了点（还真是惨）。但是个人测试了一下，跟gitlab-runner比较相似，有job和step的概念，顿时好感度爆棚。这里也写一下。

CircleCI 配置

1. 使用github注册

同样的鼠标点点点，不停地点，把自己的仓库加进去，这时候CircleCI就会告诉你如何操作。

2. 添加配置文件

按照要求，创建.circleci/config.yml。 魔改了一波sample

version: 2
jobs:
  build:
    docker:
      - image: circleci/python:3.6.1
    working_directory: ~/repo

    steps:
      - checkout
      - run:
          name: install dependencies
          command: pip install --user codecov coverage

      - run:
          name: run tests
          command: python -m coverage run main.py
      - run:
          name: upload converage
          command: python -m codecov
          

使用codecov进行代码覆盖率统计

什么是代码覆盖率

代码覆盖（英语：Code coverage）是软件测试中的一种度量，描述程式中源代码被测试的比例和程度，所得比例称为代码覆盖率³

代码覆盖率往往用来衡量测试好坏的指标，一个好的测试，应当是尽可能的覆盖所有的功能代码。覆盖率越高并不能说明代码进行了更加充分的测试，但是能够一定程度上的反映测试内容的覆盖情况以及质量。如果代码覆盖率很低的话，那么测试的效果不会很理想。

codecov

codecov并不是代码覆盖率的工具，它只是负责数据的统计和直观反映，是一个框架服务。codecov支持很多工具和语言，比如C/C++, Bash, Python等等，这里有详细的列表

配置覆盖率统计工具

codecov对于python的支持可以参见官方的github，这里我们为了简单，使用了coverage。

1. 往.travis.yml添加统计用的脚本

   script:
     - python -m coverage run main.py
   

2. 完成后上传至codecov 打开codecov的官网，同样点点点，用github登录，可以看到你的项目。关联到项目后，可以看到有一个Repository Upload Token，如果你的仓库要搞成私有的，那么上传的时候就会使用到这个token（壕友乎？）。

使用codecov-python进行上传，这里我们使用到了Travis CI的Hook

after_success:
  - python -m codecov

触发仓库更新，如果CI成功完成的话，那么就会将结果上传到codecov的官网。

给自己的README添加小图标

在Travis CI的项目主页上，点击小图标，就可以生成CI的图标了 在codecov的项目Setting > Badge里面，就可以找到链接

效果如下： 美美哒～

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