Python任務自動化工具tox使用教程
1、tox 能做什麼?
細分的用途包括:
- 建立開發環境
- 執行靜態程式碼分析與測試工具
- 自動化構建包
- 針對 tox 構建的軟體包執行測試
- 檢查軟體包是否能在不同的 Python 版本/直譯器中順利安裝
- 統一持續整合(CI)和基於命令列的測試
- 建立和部署專案文件
- 將軟體包釋出到 PyPI 或任何其它平臺
tox 官方文件中列出了 40 餘種使用場景的示例,詳細的列表可檢視:
https://tox.readthedocs.io/en/latest/examples.html
2、tox 怎麼配置?
關於它的用法:使用pip install tox安裝,使用tox執行全部測試環境,和tox -e envname執行指定的環境。還有不少的命令列引數,通過tox -h檢視。
tox 的行為由其配置檔案控制,當前它支援 3 種配置檔案:
pyproject.tomltox.inisetup.cfg
以 tox 專案自己的 tox.ini 配置內容為例,可以看到它是這樣配置的(https://github.com/tox-dev/tox/blob/master/tox.ini):
每個[xxx]及其下方內容組成一個章節(section),每個章節間使用空行作間隔。
[tox]下面是全域性性的配置項,envlist 欄位定義了 tox 去操作的環境。[xxx]下面是 xxx 虛擬環境的配置項,[xxx:yyy]繼承 xxx 的配置,同時其自身配置項的優先順序更高。
對於每個虛擬環境,可用的配置項很多,例如常用的有:description(描述資訊)、basepython(Python直譯器版本)、deps(環境依賴項)、commands(命令語句)等等。
tox 還支援作變數替換,它提供了一些內建的基礎變數(全域性的或對於虛擬環境的):{toxinidir}、{homedir}、{envname}、{envdir}等等。
除了基礎性的變數替換,它還支援這些高階用法:
- 取作業系統的環境變數:{env:KEY},效果等同於os.environ['KEY'] 。可以變化成:{env:KEY:DEFAULTVALUE},在取不到環境變數時則使用預設值;{env:KEY:{env:DEFAULT_OF_KEY}},達到 if-else 的取值效果
- 傳遞命令列引數:{posargs:DEFAULTS},當沒有命令列引數時,使用 DEFAULTS 值。使用方式:tox arg1 arg2 傳兩個參,或者tox -- --opt1 arg1 將“-- opt1 arg1”作為整體傳入。
- 章節間傳值:{[sectionname]valuename},不同章節的內容可以傳遞使用。
- 互動式控制檯注入:{tty:ON_VALUE:OFF_VALUE},當互動式 shell 控制檯開啟時,使用第一個值,否則使用第二個。pytest 在使用“--pdb”時,是這樣的例子。
花括號“{}”除了可以做變數替換使用,它還可以作為“或關係”判斷的取值。直接看下面的例子:
[tox]
envlist = {py27,py36}-django{15,16}
{py27,16} 的 2 組花括號內各有 2 個值,它們實際可以組合成 4 個環境:py27-django15、py27-django16、py36-django15、py36-django16。
關於 tox 有哪些配置項、使用條件、什麼含義、高階用法等等內容,可在官方文件中檢視:
https://tox.readthedocs.io/en/latest/config.html
3、tox 的外掛化
除了自身強大的可配置性,tox 還具有很強的可擴充套件性,它是可插拔的(pluggable),圍繞它產生了一個極為豐富的外掛生態。
使用pip search tox,可以看到數量眾多的“tox-”開頭的庫,它們都是 tox 的外掛包。其中不乏 setuptools、pipenv、conda、travis、pytest、docker 等被大家熟知的名字。
tox 開放了挺多的 API 介面,方便其他人定製開發外掛。
4、tox 的工作流程
接下來看看 tox 是怎麼運作的:
其工作流程中主要的環節有:
配置(從figuration):載入配置檔案(如 tox.ini),解析命令列引數,讀取系統環境變數等打包(packaging):可選的,對於帶有 setup.py 檔案的專案,可以在這步去生成它的源發行版建立虛擬環境:預設使用 virtualenv 來建立虛擬環境,並根據配置項中的“deps”安裝所需的依賴項,然後執行配置好的命令(commands)
報告(report):彙總所有虛擬環境的執行結果並羅列出來
5、小結
tox 本身定位是一個測試工具,它試圖令 Pytho 測試工作變得自動化、標準化與流程化。但跟 unittest 和 pytest 這些測試框架不同,它作用的是程式碼層面之外的事情,是一種專案級的工具。因此,它需要跟這些測試框架相結合,或者同時處理多種自動化任務(如跑 pep8、測程式碼覆蓋率、生成文件等等),這樣才能更好地發揮它的價值。
它的一大特色在於建立/管理虛擬環境,但這只是為了方便測試而使用的手段,因此相比其它可管理虛擬環境的工具,如 Virtualenvwrapper、conda、pipenv、poetry,它在某些方面就存在著不足。
以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支援我們。