22 持续集成与自动化测试之集成自动化测试到CI工具

在上一篇文章中，我们探讨了持续集成（CI）的基本概念以及它在现代软件开发中的重要性。本篇将深入探讨如何将自动化测试集成到CI工具中，以提升开发效率和软件质量。我们将以流行的CI工具为例，提供实际的集成步骤和代码示例，帮助你快速上手。

CI工具的选择

现今有多种CI工具可以选择，例如：

• Jenkins
• GitHub Actions
• GitLab CI
• Travis CI
• CircleCI

本文将以 GitHub Actions 为例来说明如何将自动化测试集成到CI流程中，因为它与GitHub代码库的密切集成，使得配置和使用非常方便。

自动化测试的环境准备

为集成自动化测试到CI工具，首先，我们需要一个测试环境。以Python项目为例，通常的测试框架有：

• unittest
• pytest

在开始之前，请确保你的项目中已安装所需的测试框架。你可以使用以下命令来安装 pytest：

pip install pytest

并在项目根目录中创建一个测试文件，例如 test_sample.py：

# test_sample.py
def test_add():
    assert 1 + 1 == 2

def test_subtract():
    assert 2 - 1 == 1

集成到 GitHub Actions

接下来，我们将创建一个 GitHub Actions 的工作流文件来自动化执行这些测试。

1. 在你的 GitHub 项目中，创建一个 .github/workflows 文件夹。
2. 在该文件夹中创建一个名为 ci.yml 的文件。

在 ci.yml 文件中，添加以下内容：

name: CI

on: [push, pull_request]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - name: Checkout code
      uses: actions/checkout@v2

    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: '3.8'

    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install pytest

    - name: Run tests
      run: |
        pytest

代码解析

• name: CI：定义工作流的名称。
• on: [push, pull_request]：当代码被推送到主分支或有拉取请求时触发工作流。
• jobs 部分定义工作流中的任务。其中 test 任务会在一个 ubuntu-latest 的虚拟环境中运行。
• steps 列表定义任务的具体步骤：
  • 使用 actions/checkout@v2 检出代码。
  • 使用 actions/setup-python@v2 设置 Python 环境。
  • 安装 pytest 进行测试。
  • 运行 pytest 执行测试。

提交代码并观察结果

提交以上变更：

git add .
git commit -m "Add CI workflow for automated testing"
git push origin main

在推送代码后，GitHub Actions 将自动执行上述工作流。你可以在GitHub项目的“Actions”选项卡中查看执行状态与日志。

尝试复杂场景

如果你的自动化测试需要使用特定的环境或者依赖，可以在 Install dependencies 步骤中添加其他命令，或者创建一个 requirements.txt 文件来更好地管理依赖，例如：

pip freeze > requirements.txt

然后在 GitHub Actions 中添加以下步骤：

- name: Install dependencies
  run: |
    python -m pip install --upgrade pip
    pip install -r requirements.txt

结论

通过将 pytest 测试集成到 GitHub Actions，我们成功实现了自动化测试的持续集成。这种方法能够确保每次代码的变更都经过验证，提高了软件质量，减少了手动测试的工作量。

在下一篇文章中，我们将讨论 自动化测试的最佳实践，帮助你更深入地理解如何编写和管理高效的自动化测试代码。