Python任务自动化工具 tox 教程

​参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/101330325

一个神奇的测试工具 tox,本文将对它做简单的介绍,说不定大家在开发项目时能够用得上。

Python任务自动化工具 tox 教程

Command line driven CI frontend and development task automation tool
命令行驱动的 CI 前端和开发任务自动化工具

其核心作用是支持创建隔离的 Python 环境,在里面可以安装不同版本的 Python 解释器与各种依赖库,以此方便开发者做自动化测试、打包、持续集成等事情。

简单来说,tox 是一个管理测试虚拟环境的命令行工具。 它已存在多年且广被开发者们使用,例如,著名的云计算平台 OpenStack 也采用了它,作为最基础的测试工具之一。

Python任务自动化工具 tox 教程

1、tox 能做什么?

细分的用途包括:

  • 创建开发环境
  • 运行静态代码分析与测试工具
  • 自动化构建包
  • 针对 tox 构建的软件包运行测试
  • 检查软件包是否能在不同的 Python 版本/解释器中顺利安装
  • 统一持续集成(CI)和基于命令行的测试
  • 创建和部署项目文档
  • 将软件包发布到 PyPI 或任何其它平台
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2、tox 怎么配置?

关于它的用法:使用pip install tox 安装,使用tox 运行全部测试环境,和tox -e envname运行指定的环境。还有不少的命令行参数,通过tox -h 查看。

tox 的行为由其配置文件控制,当前它支持 3 种配置文件:

  1. pyproject.toml
  2. tox.ini
  3. setup.cfg

以 tox 项目自己的 tox.ini 配置内容为例

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每个[xxx]及其下方内容组成一个章节(section),每个章节间使用空行作间隔。

[tox]下面是全局性的配置项,envlist 字段定义了 tox 去操作的环境。[xxx]下面是 xxx 虚拟环境的配置项,[xxx:yyy]继承 xxx 的配置,同时其自身配置项的优先级更高。

对于每个虚拟环境,可用的配置项很多,例如常用的有:description(描述信息)、basepython(Python解释器版本)、deps(环境依赖项)、commands(命令语句)等等。

tox 还支持作变量替换,它提供了一些内置的基础变量(全局的或对于虚拟环境的):{toxinidir}、{homedir}、{envname}、{envdir}等等。

除了基础性的变量替换,它还支持这些高级用法:

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  • 取操作系统的环境变量:{env:KEY},效果等同于os.environ['KEY'] 。可以变化成:{env:KEY:DEFAULTVALUE},在取不到环境变量时则使用默认值;{env:KEY:{env:DEFAULT_OF_KEY}},达到 if-else 的取值效果
  • 传递命令行参数:{posargs:DEFAULTS},当没有命令行参数时,使用 DEFAULTS 值。使用方式:tox arg1 arg2 传两个参,或者tox -- --opt1 arg1 将“-- opt1 arg1”作为整体传入。
  • 章节间传值:{[sectionname]valuename},不同章节的内容可以传递使用。
  • 交互式控制台注入:{tty:ON_VALUE:OFF_VALUE},当交互式 shell 控制台开启时,使用第一个值,否则使用第二个。pytest 在使用“--pdb”时,是这样的例子。
  • 花括号“{}”除了可以做变量替换使用,它还可以作为“或关系”判断的取值。直接看下面的例子:

    <code>[tox]
    envlist = {py27,py36}-django{15,16}/<code>

    {py27,py36}-django{15,16} 的 2 组花括号内各有 2 个值,它们实际可以组合成 4 个环境:py27-django15、py27-django16、py36-django15、py36-django16。

    关于 tox 有哪些配置项、使用条件、什么含义、高级用法等等内容,可在官方文档中查看

    3、tox 的插件化

    除了自身强大的可配置性,tox 还具有很强的可扩展性,它是可插拔的(pluggable),围绕它产生了一个极为丰富的插件生态。

    使用pip search tox ,可以看到数量众多的“tox-”开头的库,它们都是 tox 的插件包。其中不乏 setuptools、pipenv、conda、travis、pytest、docker 等被大家熟知的名字。


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    4、tox 的工作流程

    接下来看看 tox 是怎么运作的:

    Python任务自动化工具 tox 教程

    其工作流程中主要的环节有:

    • 配置(从figuration):加载配置文件(如 tox.ini),解析命令行参数,读取系统环境变量等
    • 打包(packaging):可选的,对于带有 setup.py 文件的项目,可以在这步去生成它的源发行版
    • 创建虚拟环境:默认使用 virtualenv 来创建虚拟环境,并根据配置项中的“deps”安装所需的依赖项,然后执行配置好的命令(commands)
    • 报告(report):汇总所有虚拟环境的运行结果并罗列出来

    5、小结

    tox 本身定位是一个测试工具,它试图令 Pytho 测试工作变得自动化、标准化与流程化。但跟 unittest 和 pytest 这些测试框架不同,它作用的是代码层面之外的事情,是一种项目级的工具。因此,它需要跟这些测试框架相结合,或者同时处理多种自动化任务(如跑 pep8、测代码覆盖率、生成文档等等),这样才能更好地发挥它的价值。

    它的一大特色在于创建/管理虚拟环境,但这只是为了方便测试而使用的手段,因此相比其它可管理虚拟环境的工具,如 Virtualenvwrapper、conda、pipenv、poetry,它在某些方面就存在着不足。

    tox 还有强大的可配置性与丰富的插件支持,这使得它在运用上具有很大的可能性与自由度。因此,不少忠实开发者仍在持续地在使用它。

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    最后还需补充一点,tox 使用配置文件作驱动,但配置文件还是挺繁琐的,因此有人开发了一个跟 tox 相似的nox,使用 Python 文件来做配置。这个项目也很受欢迎,吸引了很多项目投入其门下,例如 pipx、urllib3、Salt 等等。

    结尾

    最后多说一句,小编是一名python开发工程师,这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编,并在后台私信小编:“01”即可领取。


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