本文将介绍如何配置 GitHub Actions，以便在每次推送代码时自动生成并展示 Python 项目的代码覆盖率报告。我们将使用 pytest-cov 工具来生成覆盖率数据，并通过简单的配置修改，使其在 GitHub 上可见。
使用 pytest-cov 生成代码覆盖率报告
要在 GitHub 中展示 Python 项目的代码覆盖率，首先需要一个能够生成覆盖率报告的工具。pytest-cov 是一个流行的选择，它与 pytest 测试框架集成良好，可以方便地生成代码覆盖率数据。
要使用 pytest-cov，需要先安装它：
pip install pytest pytest-cov
安装完成后，就可以在运行 pytest 时添加 –cov 选项来生成覆盖率报告。例如，如果你的测试文件位于 tests/ 目录下，可以这样运行测试：
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pytest --cov tests/
这将会运行你的测试，并生成覆盖率数据，但这些数据默认只会在命令行中显示。为了在 GitHub 中展示这些数据，我们需要进一步的配置。
配置 GitHub Actions
GitHub Actions 允许你在 GitHub 仓库中自动化工作流程，包括运行测试、构建项目和部署代码等。我们可以利用 GitHub Actions 在每次推送代码时自动运行测试并生成覆盖率报告。
首先，确保你的项目根目录下有一个 .github/workflows/ 目录，并在其中创建一个 YAML 文件（例如 github-actions.yaml）来定义你的工作流程。
一个基本的 Python 项目 CI 工作流程可能如下所示：
name: Python CIon: [push]jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.11' - name: Install dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt - name: Test with pytest run: | pip install pytest pytest-cov pytest tests/
要在这个工作流程中添加代码覆盖率报告功能，我们需要修改 Test with pytest 步骤，将 pytest tests/ 命令替换为 pytest –cov tests/。
修改后的 YAML 文件如下所示：
name: Python CIon: [push]jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.11' - name: Install dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt - name: Test with pytest run: | pip install pytest pytest-cov pytest --cov tests/
现在，每次你推送代码到 GitHub 仓库时，GitHub Actions 都会自动运行测试并生成代码覆盖率数据。
将覆盖率报告上传到 Codecov 或类似服务
虽然我们已经生成了覆盖率数据，但它仍然只存在于 GitHub Actions 的运行环境中。为了在 GitHub 中更方便地查看和管理这些数据，我们可以将覆盖率报告上传到 Codecov 或类似的覆盖率服务。
Codecov 是一个流行的代码覆盖率服务，它可以将覆盖率数据可视化，并提供各种分析和报告功能。
要将覆盖率报告上传到 Codecov，首先需要在 Codecov 上注册一个账号，并为你的项目创建一个仓库。然后，需要在 GitHub Actions 工作流程中添加一个步骤，将覆盖率报告上传到 Codecov。
首先安装 codecov：
pip install codecov
接下来，在 GitHub Actions 中添加以下步骤：
- name: Upload coverage to Codecov uses: codecov/codecov-action@v3 with: token: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }} # Optional: Secrets required for private repos fail_ci_if_error: true # Optional: Make the job fail when Codecov detects errors
需要注意的是，你需要将 CODECOV_TOKEN 替换为你在 Codecov 上生成的访问令牌。你可以在 GitHub 仓库的 Settings -> Secrets -> Actions 中添加一个名为 CODECOV_TOKEN 的 Secret，并将你的访问令牌设置为其值。
完整的 YAML 文件如下所示：
name: Python CIon: [push]jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.11' - name: Install dependencies run: | python -m pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt - name: Test with pytest run: | pip install pytest pytest-cov pytest --cov tests/ - name: Upload coverage to Codecov uses: codecov/codecov-action@v3 with: token: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }} # Optional: Secrets required for private repos fail_ci_if_error: true # Optional: Make the job fail when Codecov detects errors
现在，每次你推送代码到 GitHub 仓库时，GitHub Actions 都会自动运行测试，生成代码覆盖率数据，并将覆盖率报告上传到 Codecov。你可以在 Codecov 上查看你的项目的覆盖率报告，并将其集成到你的 GitHub 仓库中，例如在 Pull Request 中显示覆盖率变化。
注意事项
确保你的测试覆盖了尽可能多的代码，以获得更准确的覆盖率报告。定期检查你的覆盖率报告，并根据需要调整你的测试策略。Codecov 提供免费和付费计划，你可以根据你的需求选择合适的计划。除了 Codecov，还有其他的代码覆盖率服务可供选择，例如 Coveralls 和 SonarQube。
总结
通过使用 pytest-cov 和 GitHub Actions，我们可以方便地在 GitHub 中展示 Python 项目的代码覆盖率报告。这可以帮助我们更好地了解代码的测试覆盖情况，并及时发现潜在的问题。 结合 Codecov 等覆盖率服务，可以更有效地管理和利用这些数据，提高代码质量。
以上就是在 GitHub 中展示 Python 项目代码覆盖率的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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