与 coveralls 的不解之缘

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2021-06-09 10:11

阅读大约需要 4.5 分钟

前两天在 GitHub 浏览 Python 的三方库时,看到了以下图片

就像 https 那个绿色锁的标志一样,看着很可信,让人用着放心,很多开源项目都有这些图标。

看到 coverage 是 98%,我产生了疑问,这是手工统计的,还是程序自动测试出来的呢?

如果是手工统计的,肯定都往高了写,这样的数据也就没有价值,如果是程序自动测试出来的,想着都觉得复杂,是怎么实现的呢?带着这些疑问,我点击了那个 coverage 98%,跳转到了 https://coveralls.io/ 的页面。

探索了一番,发现原来这是叫 coveralls 的三方库实现的,用于在线实时显示单元测试的覆盖率,测试数据是通过 coverage 来跑出来的。

好奇的我 pip install 安装了下,拿自己之前的程序,写了几个单元测试,用了下这两条命令:

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

发现,这个单元测试的覆盖率果然是程序自动统计出来的,coverage 真的太牛了,有了这个,写单元测试就无法偷懒了,代码质量就有了量化标准。

从上面的图中可以看到文件的哪些代码行没有测试到,然后针对性的编写单元测试。还可以生成 html 文件进行查询,更为直观。

猜测 coverage 应该是记录了 pytest 调用的代码行数,然后从全部代码行记录中去除已经测试过的行记录,就是未测试的代码行,从而统计覆盖率。

当时,我不由自主发出了‘卧槽牛批’,不过仍然有疑问,程序是怎么检测哪些代码行被执行了呢?虽然我知道 debug 时可以看到,但是如何写程序统计,我还一无所知。

好奇心驱使着我去探索。

首先看下这个 coverage 来自哪里,里面有什么内容:

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

可以看到 coverage 的内容:


(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) ✗

其实,在命令行执行 coverage,就相当于执行:

/Users/aaron/py38env/bin/python3 coverage

将该文件保存到一个目录中,命名为 main.py,然后使用 PyCharm IDE 开始调试,调试的过程中,发现 coverage run --source=dbinterface -m pytest tests/ 命令会将测试的结果写入到文件 .coverage 中,再执行 coverage report -m 时会从该文件统计出覆盖率。

也就是说关键是要弄清楚命令 coverage run --source=dbinterface -m pytest tests/ 的执行过程。

继续 Debug,这里说下,由于我们的命令是在路径 /Users/aaron/github/somenzz/dbinterface 下执行的,在 Debug 前,先使用 os.chdir 改变程序的工作目录:

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())

然后加入参数,打好断点,追踪。

最后追踪到这里:

这里的 tracer 类就是 CTracer,其源头可以从 collector.py 文件的这段代码看出来:

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

从作者的注释中可以看到 CTracer 速度非常快,而 PyTracer 相对较慢。

想看 CTracer 的源代码,结果发现了这个文件

.so 文件相当于 windows 的 dll 文件,是动态链接库,需要反编译成汇编语言,然后再分析执行逻辑,这个对我来说太难了,自己又不熟悉汇编,于是放弃。

那就只剩下 PyTracer 了,原理应该是类似的,PyTracer 的源代码就是 pytracer.py 文件,可以直接打开查看。

文件开始的地方,导入了以下三个库:


import atexit
import dis
import sys

from coverage import env

其中前三个都是标准库,atexit 是退出处理器,可以注册一个函数,在解释器终止时执行。dis 是 Python 字节码反汇编器,这两个的使用只有一次,没有派上大用处,可以忽略。

重点就是第三个 sys 模块,这个模块和 os 模块可以说是博大精深,很多程序都会使用到,从包的名称也可以总结规律,名字越短,就越重要,其使用频率就越高。

看 PyTracer 源代码, sys.settrace 是起决定作用的,是 coverage 能够统计单元测试覆盖率的关键。

下面是对 Python 官方文档对 sys.settrace 的介绍:

sys.settrace(tracefunc) 用来设置系统的跟踪函数,使得用户在 Python 中就可以实现 Python 源代码调试器。该函数是特定于单个线程的,所以要让调试器支持多线程,必须为正在调试的每个线程都用 settrace() 注册一个跟踪函数,或使用 threading.settrace()。

跟踪函数应接收三个参数:frame、event 和 arg。frame 是当前的堆栈帧。event 是一个字符串:'call'、'line'、'return'、'exception' 或 'opcode'。arg 取决于事件类型。

官方文档 bb 这么多,说实话我也没太懂,到底咋用呢?我网上找了一个例子,比如说文件 trace.py 内容如下:

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()

也就是说执行函数之前,加上 sys.settrace。执行该文件,可以得到以下结果:

(py38env) ➜  tmp python trace.py
<frame at 0x7fa6bff5a440, file 'trace.py', line 3, code stuff> call None
<frame at 0x7fa6bff5a440, file 'trace.py', line 4, code stuff> line None
calling stuff
<frame at 0x7fa6bff5a440, file 'trace.py', line 4, code stuff> return None
(py38env) ➜  tmp

程序执行的行数,执行的操作都完整的显示了出来,将这些数据保存到文件中,就可以进行单元测试覆盖率的统计了。

虽然无法方便的查询 CTracer 源码,但是从 PyTracer 这里还是学习到了 coverage 统计单元测试覆盖率的统计方法。

一次偶遇 coveralls 让我见识了 Python 原来还可以统计代码的执行情况,真的太秀了。

趁热打铁,我用 coveralls 的状态图标也发布了一个工具库:dbinterface,单元测试覆盖率 89%:

这个一个数据库操作的通用接口,使用起来是相当的简单,从此读写各种数据库都不是事:

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

项目地址:https://github.com/somenzz/dbinterface

好奇心是学习技术的原动力,关注公众号「Python七号」,每周分享一个 Python 小技术。

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