像专业人士一样使用 Poetry、Tox、Nox 和 CI/CD 测试 Python 代码

嘿那里！

有一个 Python 项目并需要确保它适用于 Python 的每个版本？相信我，这可能会让人非常头疼。但别担心，我会支持你的。在本指南中，我将向您展示如何使用 Tox、Nox 和 CI/CD 这些很棒的工具来跨多个 Python 版本测试您的代码。

你猜怎么着？这比你想象的要容易。

当您读完本文时，您将像专业人士一样在 Python 3.8 到 3.13 上运行测试。我们会让事情变得简单、有趣并且完全可行。听起来不错吗？让我们深入了解一下。

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为什么你应该关心多版本测试？

想象一下：您编写了一些很酷的 Python 代码，并且它可以在您的计算机上运行。但随后，嘭！一位用户给您发电子邮件，说它在 Python 3.9 上崩溃了。你尝试了一下，果然出了问题。

为什么？

因为Python有所有这些版本，并且每个版本都有其怪癖。如果你不在多个版本上测试你的代码，那么你就是盲目的。

但好消息是，您不必手动安装一堆 Python 版本并对每个版本运行测试。这就是 Tox 和 Nox 像超级英雄一样突然出现的地方。

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什么是Tox和Nox？

让我们来分解一下：

• Tox：将其视为在不同 Python 环境中测试代码的机器人。它组织得非常好，并遵循简单的 tox.ini 文件中的指令。你告诉 Tox 做什么，它就会这么做。

• Nox：它就像 Tox，但在某些方面更酷。为什么？因为您不需要编写配置文件，而是编写 Python 脚本 (noxfile.py)。想要添加自定义逻辑或条件？ Nox 为您提供支持。

那么哪个更好呢？老实说，这取决于。如果您喜欢简洁明了的事物，请选择 Tox。如果您是创意型人士并且喜欢灵活性，Nox 就是您的选择。

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让我们构建一些很酷的东西

这是交易：

我们将创建一个具有两个简单功能的迷你项目：

• 添加两个数字。
• 用一个数字减去另一个数字。

我们将编写一些测试来确保它们工作，然后我们将使用 Tox 和 Nox 在 Python 版本 3.8 到 3.13 上测试它们。

听起来很有趣，对吧？

这是我们正在使用的文件结构：

tox-nox-python-test-automation/
├── tox_nox_python_test_automation/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── calculator.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_calculator.py
├── pyproject.toml
├── tox.ini
├── noxfile.py
├── README.md

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第 1 步：编写代码

这是我们的calculator.py：

def add(a, b):
    """Returns the sum of two numbers."""
    return a + b

def subtract(a, b):
    """Returns the difference of two numbers."""
    return a - b

简单吧？让我们保持这样吧。

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第 2 步：编写一些测试

是时候确保我们的代码有效了。这是我们的test_calculator.py：

tox-nox-python-test-automation/
├── tox_nox_python_test_automation/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   └── calculator.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   └── test_calculator.py
├── pyproject.toml
├── tox.ini
├── noxfile.py
├── README.md

我们正在使用pytest，这是一个测试工具，基本上是 Python 测试的 MVP。如果您从未使用过它，请不要担心，它非常容易上手。

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第三步：用 Poetry 管理依赖关系

好的，那么我们如何确保参与该项目的每个人都使用相同的依赖项？我们使用 Poetry，它就像一个增压的 requests.txt 文件。

这是我们的 pyproject.toml 的样子：

def add(a, b):
    """Returns the sum of two numbers."""
    return a + b

def subtract(a, b):
    """Returns the difference of two numbers."""
    return a - b

要安装所有内容，只需运行：

import pytest
from tox_nox_python_test_automation.calculator import add, subtract

@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [
    (1, 2, 3),
    (-1, 1, 0),
    (0, 0, 0),
])
def test_add(a, b, expected):
    assert add(a, b) == expected

@pytest.mark.parametrize("a, b, expected", [
    (5, 3, 2),
    (10, 5, 5),
    (-1, -1, 0),
])

def test_subtract(a, b, expected):
    assert subtract(a, b) == expected

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第 4 步：使用 Pytest 运行单元测试

您可以这样运行基本单元测试：

[tool.poetry]
name = "tox_nox_python_tests"
version = "0.1.0"
description = "Testing with multiple Python versions using Tox and Nox."
authors = ["Wallace Espindola <wallace.espindola@gmail.com>"]
license = "MIT"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
pytest = "^8.3"
nox = "^2024.10.9"
tox = "^4.23.2"

并且将看到标准单元测试运行输出。

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第 5 步：使用 Tox 进行测试

Tox 就是自动化。这是我们的tox.ini：

poetry install

使用一个命令运行 Tox：

poetry run pytest --verbose

繁荣！ Tox 将在列出的每个 Python 版本上测试您的代码。请参阅此处的示例输出：

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第 6 步：使用 Nox 进行测试

想要更多控制权？ Nox 让您发挥创意。这是我们的noxfile.py：

[tox]
envlist = py38, py39, py310, py311, py312, py313

[testenv]
allowlist_externals = poetry
commands_pre =
    poetry install --no-interaction --no-root
commands =
    poetry run pytest

运行 Nox：

poetry run tox

现在您可以完全灵活地添加逻辑、跳过环境或执行您需要的任何其他操作。请参阅此处的示例输出：

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第 7 步：使用 CI/CD 实现自动化

为什么要停止本地测试？让我们将其设置为在 GitHub Actions 和 GitLab CI/CD 上自动运行。

GitHub 操作

这是一个工作流程文件.github/workflows/python-tests.yml:

import nox

@nox.session(python=["3.8", "3.9", "3.10", "3.11", "3.12", "3.13"])
def tests(session):
    session.install("poetry")
    session.run("poetry", "install", "--no-interaction", "--no-root")
    session.run("pytest")

GitLab CI/CD

这是一个 .gitlab-ci.yml:

poetry run nox

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让我们总结一下

你做到了！您现在知道如何使用 Tox、Nox 和 Poetry 跨多个版本测试 Python 代码。

以下是要记住的内容：

1. Tox 是您进行简单自动化测试的首选。
2. Nox 让您可以自由定制。
3. Poetry 使管理依赖关系变得轻而易举。
4. CI/CD 确保您的测试自动运行。

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当然是参考资料

此项目使用 Tox、Nox、Poetry 和 Pytest 进行测试自动化。详细文档请查看：

毒性文档
Nox 文档
诗歌文献
Pytest 文档

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需要完整的代码和示例吗？查看 GitHub 上的存储库：tox-nox-python-tests。

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现在就出去让你的 Python 项目防弹吧！ ？

以上是像专业人士一样使用 Poetry、Tox、Nox 和 CI/CD 测试 Python 代码的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！