自测是保证开发提交代码质量的最基本方法和最低要求

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1. 前言

之前曾经在博文中讲过开发人员和测试人员的关系,这有时候会让读者和自己误认为开发和测试是分工的,两者负责的职责是不相同的。然而,在最近的一段工作里,越来越感觉到一个道理:开发人员必须具有基本的测试意识和能力,这是保证自己交付的代码是可用的,也是保证代码质量的最低要求了。

2. 经验和教训

之所以有这样深刻的认识,实在是因为自己犯过很多错误,从这些错误中得到的经验教训。开发人员有时候面对的情况是:

面对一个交给自己,在限定时间内必须完成的需求,在经过了紧张的编码后,然后来来回回读了好几遍代码,程序的运行逻辑在自己的大脑中跑了好几个来回,然后就匆匆地提交了自己的代码。然而,当测试人员测试时,却发现程序压根就跑不起来。然后,测试提出bug,开发人员拿到bug以后,根据bug的表现,去debug自己的代码,发现自己当初编码时的错误(有可能是非常愚蠢的低级错误),修改bug,再提交自己的代码,再交给测试人员测试,直至代码能够良好的运行。虽然最终解决了这个问题,但是,整个过程还是会消耗一些时间,无形中降低了自己的工作效率。如果经常发生这种情况的话,恐怕别人和自己都要怀疑自己了。特别是对于那种已经在生产环境中运行的代码,在提交时更要谨慎再谨慎。

能够减少这种情况发生的机率的方法,我想最简单和最基本的就是:开发人员必须在提交代码前,留出一部分时间去进行代码自测。运用各种各样的测试工具,或者撰写测试脚本,让代码真正地跑一遍,而不是仅仅停留在自己的大脑里。

3. 开发人员自测的一些方法

3.1 运用测试工具

所谓“工欲善其事,必先利其器”。要想便捷地测试自己的代码,就需要掌握一些常用的测试工具。
之前有一段时间我在做医院信息系统HIS的系统集成时,就需要开发HIS与医院其他第三方系统的消息接口,这包括了HIS作为客户端时发送给第三方系统的消息,以及第三方系统作为客户端时发送给HIS的消息。在开发阶段,不可能有第三方系统来和我配合开发,我只有自己想办法根据文档,去模拟第三方系统给我发消息,来验证我是否能够正确地作出响应。当时,我用了几个工具,SoapUI, Postman, HiJson等。通过使用这几个工具,可以根据文档,让SoapUI/Postman来模拟客户端和服务端之间的通讯,而HiJson则是可以将JSON格式的字符串快速地格式化为标准的JSON格式,提高了工作效率。

每个领域的软件开发,都有许多开源的软件工具供大家去使用,重要的是要有这个意识去寻找到这些工具,并且快速地掌握这些工具的使用方法。

比如,在开发医学影像处理的各种算法时,可以借助于一些医学影像的开源软件,3D Slicer, Osirix, MITK, Mimics, Paraview等。这些工具都是非常强大的,可以用来验证自己开发的功能是否正确。

3.2 撰写测试脚本

最近我在做互联网方面的一些开发,主要用的是Python, 开发的IDE是Pycharm。我发现Pycharm是一款非常强大的开发工具,内置了很多很多的插件。比如:Python console, Terminal, CVS等等。

而且由于Python本身是解释性语言,修改代码后无须重新编译,直接运行即可。因此,使用起来非常方便。

未完待续......

转载于:https://www.cnblogs.com/stephen2014/p/9776282.html

<think>我们首先需要明确用户的问题:用户希望了解如何设置 cline(这里可能指的是某种代码检查工具或流程,但通常“Cline”并不是一个标准术语。根据上下文,推测可能是指“CI/CD流水线”中的“Continuous Integration (CI) Line”,或者是指“clang-tidy”等工具,但更可能是指“CI/CD流水线”的设置。然而,在软件开发中,有一个著名的工具叫做“Checkstyle”,用于检查代码风格,但用户写的是“cline”。考虑到用户提到了“代码质量“控制耗费”,这里更可能是指“CI/CD流水线”(Continuous Integration/Continuous Delivery Pipeline),因为它涉及到自动化构建、测试部署,直接影响代码质量、使用流畅性资源消耗。 因此,我们假设用户的问题是关于如何设置CI/CD流水线(如Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions等),以在保障代码质量使用流畅性的同时,小化资源消耗(控制耗费)。 接下来,我们将通过搜索来获取相关信息,并整合成答案。 搜索关键词: - "CI/CD pipeline best practices for code quality and cost efficiency" - "optimize CI/CD pipeline for performance and cost" - "reduce CI/CD pipeline resource consumption" 我们将围绕以下方面组织答案: 1. 流水线阶段优化:合理划分阶段,避免不必要的步骤。 2. 并行执行:利用并行执行加速构建测试。 3. 缓存依赖管理:减少重复下载依赖的时间。 4. 资源分配:根据需求动态分配资源。 5. 选择性执行:只运行必要的测试检查。 6. 监控调优:持续监控流水线性能,优化耗时步骤。 注意:由于我们无法实际调用搜索工具,这里将基于已知的佳实践常见建议构建答案。在实际操作中,应通过搜索新资料来补充。 生成答案时,按照要求,避免使用第一人称步骤词汇,组织为多个方法或步骤,每个步骤间换行。 后,生成相关问题。</think>### CI/CD流水线佳设置方式 为平衡代码质量、使用流畅性与资源消耗,需优化以下核心环节: #### 1. **分层测试策略** - **单元测试**:在流水线早期执行,仅覆盖核心逻辑(如函数级测试),使用轻量级框架(如Pytest/JUnit)。 - **集成/E2E测试**:置于独立环境异步运行,通过`on-demand`触发(如合并请求时),避免每次提交消耗资源。 - **代码质量门禁**: ```yaml # GitLab CI 示例 code_quality: rules: - if: $CI_MERGE_REQUEST_ID script: - sonar-scanner -Dsonar.qualitygate.wait=true # 仅PR时触发质量检查 ``` #### 2. **资源消耗控制** - **缓存依赖**:复用构建环境 ```yaml # GitHub Actions 示例 - name: Cache Node Modules uses: actions/cache@v3 with: path: node_modules key: ${{ runner.os }}-node-${{ hashFiles('package-lock.json') }} ``` - **容器化构建**:限制资源配额 ```dockerfile # Dockerfile 资源限制 FROM alpine RUN apk add --no-cache build-base CMD ["gcc", "-o", "app", "src.c"] ``` 运行时添加:`docker run --memory=512m --cpus=1` #### 3. **动态流水线触发** - **路径过滤**:仅修改相关代码时触发流程 ```yaml # Azure Pipelines 示例 trigger: paths: include: - src/** - tests/unit/** # 仅src或单元测试变更时触发 ``` - **分阶段并行**: ```mermaid graph LR A[代码提交] --> B{变更类型} B -- 文档修改 --> C[跳过测试] B -- 核心代码 --> D[并行执行 单元测试+安全扫描] ``` #### 4. **质量与成本监控** - **关键指标追踪**: | 指标 | 目标值 | 工具示例 | |---------------------|-----------------|------------------| | 流水线耗时 | < 10分钟 | Prometheus+Grafana | | 资源成本/月 | < $200 | AWS Cost Explorer | | 测试覆盖率 | > 80% | SonarQube | ### 关键优化原则 - **早期失败**:将快速测试(语法检查、单元测试)前置,避免资源浪费 - **按需扩展**:使用无服务器运行器(如AWS Fargate),空闲时自动缩容 - **渐进式验证**:主干分支运行全量测试,特性分支仅运行必要检查
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