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前兩天在 GitHub 瀏覽 Python 的三方庫(kù)時(shí)，看到了以下

創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家從事企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站制作、行業(yè)門(mén)戶(hù)網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)制作的專(zhuān)業(yè)網(wǎng)站制作公司，擁有經(jīng)驗(yàn)豐富的網(wǎng)站建設(shè)工程師和網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)人員，具備各種規(guī)模與類(lèi)型網(wǎng)站建設(shè)的實(shí)力，在網(wǎng)站建設(shè)領(lǐng)域樹(shù)立了自己獨(dú)特的設(shè)計(jì)風(fēng)格。自公司成立以來(lái)曾獨(dú)立設(shè)計(jì)制作的站點(diǎn)上1000+。

就像 https 那個(gè)綠色鎖的標(biāo)志一樣，看著很可信，讓人用著放心，很多開(kāi)源項(xiàng)目都有這些圖標(biāo)。

看到 coverage 是 98%，我產(chǎn)生了疑問(wèn)，這是手工統(tǒng)計(jì)的，還是程序自動(dòng)測(cè)試出來(lái)的呢?

如果是手工統(tǒng)計(jì)的，肯定都往高了寫(xiě)，這樣的數(shù)據(jù)也就沒(méi)有價(jià)值，如果是程序自動(dòng)測(cè)試出來(lái)的，想著都覺(jué)得復(fù)雜，是怎么實(shí)現(xiàn)的呢?帶著這些疑問(wèn)，我點(diǎn)擊了那個(gè) coverage 98%，跳轉(zhuǎn)到了 https://coveralls.io/ 的頁(yè)面。

探索了一番，發(fā)現(xiàn)原來(lái)這是叫 coveralls 的三方庫(kù)實(shí)現(xiàn)的，用于在線(xiàn)實(shí)時(shí)顯示單元測(cè)試的覆蓋率，測(cè)試數(shù)據(jù)是通過(guò) coverage 來(lái)跑出來(lái)的。

好奇的我 pip install 安裝了下，拿自己之前的程序，寫(xiě)了幾個(gè)單元測(cè)試，用了下這兩條命令：

 
 
 
 

  
  
  
  
coverage run --source=dbinterface -m pytest tests/ 
  
  
  
  
coverage report -m 
 
 
 
 

發(fā)現(xiàn)，這個(gè)單元測(cè)試的覆蓋率果然是程序自動(dòng)統(tǒng)計(jì)出來(lái)的，coverage 真的太牛了，有了這個(gè)，寫(xiě)單元測(cè)試就無(wú)法偷懶了，代碼質(zhì)量就有了量化標(biāo)準(zhǔn)。

從上面的圖中可以看到文件的哪些代碼行沒(méi)有測(cè)試到，然后針對(duì)性的編寫(xiě)單元測(cè)試。還可以生成 html 文件進(jìn)行查詢(xún)，更為直觀(guān)。

猜測(cè) coverage 應(yīng)該是記錄了 pytest 調(diào)用的代碼行數(shù)，然后從全部代碼行記錄中去除已經(jīng)測(cè)試過(guò)的行記錄，就是未測(cè)試的代碼行，從而統(tǒng)計(jì)覆蓋率。

當(dāng)時(shí)，我不由自主發(fā)出了‘臥槽牛批’，不過(guò)仍然有疑問(wèn)，程序是怎么檢測(cè)哪些代碼行被執(zhí)行了呢?雖然我知道 debug 時(shí)可以看到，但是如何寫(xiě)程序統(tǒng)計(jì)，我還一無(wú)所知。

好奇心驅(qū)使著我去探索。

首先看下這個(gè) coverage 來(lái)自哪里，里面有什么內(nèi)容：

 
 
 
 

  
  
  
  
(py38env) ? dbinterface git:(master) ? which coverage 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
/Users/aaron/py38env/bin/coverage 
 
 
 
 

可以看到 coverage 的內(nèi)容：

 
 
 
 

  
  
  
  
(py38env)   dbinterface git:(master)  cat /Users/aaron/py38env/bin/coverage 
  
  
  
  
#!/Users/aaron/py38env/bin/python3 
  
  
  
  
# -*- coding: utf-8 -*- 
  
  
  
  
import re 
  
  
  
  
import sys 
  
  
  
  
from coverage.cmdline import main 
  
  
  
  
if __name__ == '__main__': 
  
  
  
  
    sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0]) 
  
  
  
  
    sys.exit(main()) 
  
  
  
  
(py38env)   dbinterface git:(master)  
 
 
 
 

其實(shí)，在命令行執(zhí)行 coverage，就相當(dāng)于執(zhí)行：

 
 
 
 

  
  
  
  
/Users/aaron/py38env/bin/python3 coverage 
 
 
 
 

將該文件保存到一個(gè)目錄中，命名為 main.py，然后使用 PyCharm IDE 開(kāi)始調(diào)試，調(diào)試的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn) coverage run --source=dbinterface -m pytest tests/ 命令會(huì)將測(cè)試的結(jié)果寫(xiě)入到文件 .coverage 中，再執(zhí)行 coverage report -m 時(shí)會(huì)從該文件統(tǒng)計(jì)出覆蓋率。

也就是說(shuō)關(guān)鍵是要弄清楚命令 coverage run --source=dbinterface -m pytest tests/ 的執(zhí)行過(guò)程。

繼續(xù) Debug，這里說(shuō)下，由于我們的命令是在路徑 /Users/aaron/github/somenzz/dbinterface 下執(zhí)行的，在 Debug 前，先使用 os.chdir 改變程序的工作目錄：

main.py

 
 
 
 

  
  
  
  
#!/Users/aaron/py38env/bin/python3 
  
  
  
  
# -*- coding: utf-8 -*- 
  
  
  
  
import re 
  
  
  
  
import sys 
  
  
  
  
from coverage.cmdline import main 
  
  
  
  
import os 
  
  
  
  
if __name__ == '__main__': 
  
  
  
  
    os.chdir('/Users/aaron/github/somenzz/dbinterface') 
  
  
  
  
    sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0]) 
  
  
  
  
    print(sys.argv[0]) 
  
  
  
  
    sys.exit(main()) 
 
 
 
 

然后加入?yún)?shù)，打好斷點(diǎn)，追蹤。

最后追蹤到這里：

這里的 tracer 類(lèi)就是 CTracer，其源頭可以從 collector.py 文件的這段代碼看出來(lái)：

可以看出 tracer 的原型要么是 CTracer， 要么是 PyTracer。

從作者的注釋中可以看到 CTracer 速度非?？?，而 PyTracer 相對(duì)較慢。

想看 CTracer 的源代碼，結(jié)果發(fā)現(xiàn)了這個(gè)文件

.so 文件相當(dāng)于 windows 的 dll 文件，是動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，需要反編譯成匯編語(yǔ)言，然后再分析執(zhí)行邏輯，這個(gè)對(duì)我來(lái)說(shuō)太難了，自己又不熟悉匯編，于是放棄。

那就只剩下 PyTracer 了，原理應(yīng)該是類(lèi)似的，PyTracer 的源代碼就是 pytracer.py 文件，可以直接打開(kāi)查看。

文件開(kāi)始的地方，導(dǎo)入了以下三個(gè)庫(kù)：

 
 
 
 

  
  
  
  
import atexit 
  
  
  
  
import dis 
  
  
  
  
import sys 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
from coverage import env 
 
 
 
 

其中前三個(gè)都是標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，atexit 是退出處理器，可以注冊(cè)一個(gè)函數(shù)，在解釋器終止時(shí)執(zhí)行。dis 是 Python 字節(jié)碼反匯編器，這兩個(gè)的使用只有一次，沒(méi)有派上大用處，可以忽略。

重點(diǎn)就是第三個(gè) sys 模塊，這個(gè)模塊和 os 模塊可以說(shuō)是博大精深，很多程序都會(huì)使用到，從包的名稱(chēng)也可以總結(jié)規(guī)律，名字越短，就越重要，其使用頻率就越高。

看 PyTracer 源代碼, sys.settrace 是起決定作用的，是 coverage 能夠統(tǒng)計(jì)單元測(cè)試覆蓋率的關(guān)鍵。

下面是對(duì) Python 官方文檔對(duì) sys.settrace 的介紹：

sys.settrace(tracefunc) 用來(lái)設(shè)置系統(tǒng)的跟蹤函數(shù)，使得用戶(hù)在 Python 中就可以實(shí)現(xiàn) Python 源代碼調(diào)試器。該函數(shù)是特定于單個(gè)線(xiàn)程的，所以要讓調(diào)試器支持多線(xiàn)程，必須為正在調(diào)試的每個(gè)線(xiàn)程都用 settrace() 注冊(cè)一個(gè)跟蹤函數(shù)，或使用 threading.settrace()。

跟蹤函數(shù)應(yīng)接收三個(gè)參數(shù)：frame、event 和 arg。frame 是當(dāng)前的堆棧幀。event 是一個(gè)字符串：'call'、'line'、'return'、'exception' 或 'opcode'。arg 取決于事件類(lèi)型。

官方文檔 bb 這么多，說(shuō)實(shí)話(huà)我也沒(méi)太懂，到底咋用呢?我網(wǎng)上找了一個(gè)例子，比如說(shuō)文件 trace.py 內(nèi)容如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import sys 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def stuff(): 
  
  
  
  
    print("calling stuff") 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def printer(frame, event, arg): 
  
  
  
  
    print(frame, event, arg) 
  
  
  
  
    return printer # return itself to keep tracing 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
sys.settrace(printer) 
  
  
  
  
stuff() 
 
 
 
 

也就是說(shuō)執(zhí)行函數(shù)之前，加上 sys.settrace。執(zhí)行該文件，可以得到以下結(jié)果：

 
 
 
 

  
  
  
  
(py38env)   tmp python trace.py 
  
  
  
  
 call None 
  
  
  
  
 line None 
  
  
  
  
calling stuff 
  
  
  
  
 return None 
  
  
  
  
(py38env)   tmp 
 
 
 
 

程序執(zhí)行的行數(shù)，執(zhí)行的操作都完整的顯示了出來(lái)，將這些數(shù)據(jù)保存到文件中，就可以進(jìn)行單元測(cè)試覆蓋率的統(tǒng)計(jì)了。

雖然無(wú)法方便的查詢(xún) CTracer 源碼，但是從 PyTracer 這里還是學(xué)習(xí)到了 coverage 統(tǒng)計(jì)單元測(cè)試覆蓋率的統(tǒng)計(jì)方法。

一次偶遇 coveralls 讓我見(jiàn)識(shí)了 Python 原來(lái)還可以統(tǒng)計(jì)代碼的執(zhí)行情況，真的太秀了。

趁熱打鐵，我用 coveralls 的狀態(tài)圖標(biāo)也發(fā)布了一個(gè)工具庫(kù)：dbinterface，單元測(cè)試覆蓋率 89%:

這個(gè)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)操作的通用接口，使用起來(lái)是相當(dāng)?shù)暮?jiǎn)單，從此讀寫(xiě)各種數(shù)據(jù)庫(kù)都不是事：

 
 
 
 

  
  
  
  
from dbinterface.database_client import DataBaseClientFactory 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
client1 = DataBaseClientFactory.create( 
  
  
  
  
            dbtype="postgres", 
  
  
  
  
            host="localhost", 
  
  
  
  
            port=5432, 
  
  
  
  
            user="postgres", 
  
  
  
  
            pwd="121113", 
  
  
  
  
            database="postgres", 
  
  
  
  
        ) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
client2 = DataBaseClientFactory.create( 
  
  
  
  
            dbtype="mysql", 
  
  
  
  
            host="localhost", 
  
  
  
  
            port=3306, 
  
  
  
  
            user="aaron", 
  
  
  
  
            pwd="aaron", 
  
  
  
  
            database="information_schema", 
  
  
  
  
        ) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
result1 = client1.read("select current_date") 
  
  
  
  
rows_affeted = client1.write( 
  
  
  
  
    "insert into tmp_test_table values(%s, %s)", ("1", "aaron") 
  
  
  
  
) 
  
  
  
  
rows_export = client.export( 
  
  
  
  
            "select * from information_schema.TABLES", 
  
  
  
  
            params=(), 
  
  
  
  
            file_path="/Users/aaron/tmp/mysql_tables.txt", 
  
  
  
  
            delimeter="0x02", 
  
  
  
  
            quote="0x03", 
  
  
  
  
            all_col_as_str=False, 
  
  
  
  
        ) 
  
  
  
  
 
  
  
  
  
assert rows_export > 0 
 
 
 
 

項(xiàng)目地址：https://github.com/somenzz/dbinterface

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文章題目：與Coveralls的不解之緣
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