Tester cest tricher, compiler cest douter
Cet article explore le concept, les avantages, les inconvénients et un exemple de démonstration de l'intégration continue (CI).
Revue historique
Tout d’abord, jetons un bref coup d’œil à l’histoire.
En 1999, Kent Beck a exploré ce sujet en profondeur dans son premier livre sur l'Extreme Programming. En 2001, CruiseControl, l'un des premiers outils CI open source, est né.
Pourquoi utiliser CI ?
L'objectif de CI est d'exécuter des tests automatisés après chaque validation de code. Cela garantit que le code reste toujours fonctionnel. Nous appelons cela intégration continue car chaque fois que le code est modifié, il est vérifié pour garantir qu'aucun problème de régression ne se produit.
Avantages
- Détectez les erreurs le plus tôt possible : Les problèmes sont identifiés rapidement, ce qui permet d'apporter des réponses rapides.
- Amélioration de la qualité : Des tests systématiques garantissent un code plus robuste.
- Gain de temps : Les pipelines automatisés réduisent le besoin de tests manuels répétitifs.
Inconvénients
- Coût initial : La mise en place de CI peut nécessiter un investissement initial et une expertise importants.
- Temps d'exécution : Les pipelines complexes peuvent prolonger le temps nécessaire aux développeurs pour vérifier leur code.
Comment ça marche
Avant de comprendre comment cela fonctionne, comprenons quelques termes :
- Jobs : Une instance d'un conteneur (généralement Docker) utilisée pour exécuter des scripts. Cela peut inclure des commandes, des tests ou des opérations simples telles que l'écho.
- Pipeline : Une série de jobs organisés en séquence ou en parallèle. Chaque commit déclenche cette série d'actions pour valider les modifications.
Le principe est simple : chaque job renvoie un code de statut (succès ou échec). Si une tâche échoue, le pipeline s'arrêtera ou ignorera les étapes suivantes en fonction de la configuration.
Perceuse pratique
Nous utiliserons des exemples basés sur GitLab CI. Peut être configuré via des fichiers .gitlab-ci.yml
.
Exemple de base
<code>image: alpine:latest myjobname: script: - make</code>
Compiler les drapeaux
Ajouter des drapeaux de compilation, il existe deux méthodes :
- Passez les règles dans Makefile.
- Passez les indicateurs directement dans les commandes CI.
<code>myjobname_hard: script: - CFLAGS="-Wall -Werror" make # 或者 - make compile_flags</code>
Utilisation de Criterion pour les tests et le signalement
Criterion est une bibliothèque de tests unitaires en langage C.
Installation des critères
Avant d'utiliser Criterion pour les tests, vous devez installer Criterion.
<code>before_script: - apt-get update && apt-get install -y libcriterion-dev script: - ./configure - make test</code>
Construction en plusieurs étapes
Divisez les tests unitaires et les tests fonctionnels en plusieurs phases, vous pouvez :
- Mieux organisé
- Meilleure vue des résultats
<code>stages: - build - test build: stage: build script: - make all test-unit: stage: test script: - make unit-test test-functional: stage: test script: - make functional-test</code>
Utilisez Clang pour formater le code
Le formatage du code est crucial pour maintenir une base de code propre.
<code>image: alpine:latest myjobname: script: - make</code>
Cache
Dans certains cas, il est utile de mettre en cache des fichiers ou des dossiers pour éviter de les recharger à chaque fois que le pipeline est exécuté.
Un exemple courant est le dossier node_modules/
en JavaScript.
<code>myjobname_hard: script: - CFLAGS="-Wall -Werror" make # 或者 - make compile_flags</code>
Bien entendu, vous pouvez utiliser des options supplémentaires dans la configuration du pipeline pour vider le cache si nécessaire.
Artefact
Les artefacts sont des fichiers générés par CI qui peuvent être partagés ou téléchargés entre les tâches.
Par exemple, des rapports de tests ou de couverture.
<code>before_script: - apt-get update && apt-get install -y libcriterion-dev script: - ./configure - make test</code>
Couverture des tests
La couverture des tests peut être mesurée en intégrant des outils comme gcovr ou Cobertura dans votre pipeline CI.
<code>stages: - build - test build: stage: build script: - make all test-unit: stage: test script: - make unit-test test-functional: stage: test script: - make functional-test</code>
Rapport
Ce bloc de code vous permet d'intégrer le reporting de couverture dans vos demandes de fusion afin que vous puissiez voir le code qui n'est pas couvert ainsi que le pourcentage de couverture.
<code>clang_format: stage: format before_script: - apt-get -qq update && apt-get -qq install -y clang-format autotools-dev autoconf-archive gcovr libcriterion-dev script: - clang-format -i $(find src/ -type f -name "*.c") --dry-run --Werror</code>
Environnement personnalisé
Vous pouvez spécifier l'environnement de base pour CI en sélectionnant une image Docker spécifique.
<code>cache: paths: - node_modules/ install: script: - npm install</code>
En combinant le contenu ci-dessus, vous pouvez obtenir l'exemple suivant :
<code>artifacts: paths: - build/ - reports/</code>
Notez que le fichier
.h
est manquant etbefore_script
est manquant.
Suppléments supplémentaires
Vous pouvez également rechercher les fichiers indésirables pour vous assurer que make clean
fonctionne correctement.
<code>test-coverage: stage: test script: - gcovr --html --html-details -o coverage.html artifacts: paths: - coverage.html</code>
Résumé
L'intégration continue est un outil extrêmement puissant. Même si sa mise en place peut être difficile, les avantages sont énormes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Il existe des différences significatives dans les courbes d'apprentissage de l'expérience C # et C et du développeur. 1) La courbe d'apprentissage de C # est relativement plate et convient au développement rapide et aux applications au niveau de l'entreprise. 2) La courbe d'apprentissage de C est raide et convient aux scénarios de contrôle haute performance et de bas niveau.

C Les apprenants et les développeurs peuvent obtenir des ressources et le soutien de Stackoverflow, des cours R / CPP de Reddit, Coursera et EDX, des projets open source sur GitHub, des services de conseil professionnel et CPPCON. 1. StackOverflow fournit des réponses aux questions techniques; 2. La communauté R / CPP de Reddit partage les dernières nouvelles; 3. Coursera et Edx fournissent des cours de C officiels; 4. Projets open source sur GitHub tels que LLVM et Boost Améliorer les compétences; 5. Les services de conseil professionnel tels que Jetbrains et Perforce fournissent un support technique; 6. CPPCON et d'autres conférences aident les carrières

C interagit avec XML via des bibliothèques tierces (telles que TinyXML, PUGIXML, XERCES-C). 1) Utilisez la bibliothèque pour analyser les fichiers XML et les convertir en structures de données propices à C. 2) Lors de la génération de XML, convertissez la structure des données C au format XML. 3) Dans les applications pratiques, le XML est souvent utilisé pour les fichiers de configuration et l'échange de données afin d'améliorer l'efficacité du développement.

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C a toujours une pertinence importante dans la programmation moderne. 1) Les capacités de fonctionnement matériel et directes en font le premier choix dans les domaines du développement de jeux, des systèmes intégrés et de l'informatique haute performance. 2) Les paradigmes de programmation riches et les fonctionnalités modernes telles que les pointeurs intelligents et la programmation de modèles améliorent sa flexibilité et son efficacité. Bien que la courbe d'apprentissage soit raide, ses capacités puissantes le rendent toujours important dans l'écosystème de programmation d'aujourd'hui.

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L'avenir de C se concentrera sur l'informatique parallèle, la sécurité, la modularisation et l'apprentissage AI / Machine: 1) L'informatique parallèle sera améliorée par des fonctionnalités telles que les coroutines; 2) La sécurité sera améliorée par le biais de mécanismes de vérification et de gestion de la mémoire plus stricts; 3) La modulation simplifiera l'organisation et la compilation du code; 4) L'IA et l'apprentissage automatique inviteront C à s'adapter à de nouveaux besoins, tels que l'informatique numérique et le support de programmation GPU.
