GitHub Actions와의 지속적인 통합
소개
DPS909 Lab 8에서는 특히 GitHub Actions를 통해 지속적 통합(CI)의 힘을 탐구했습니다. 이 랩은 테스트를 자동화하고, 품질 관리를 보장하고, 워크플로를 실제 개발 사례에 통합하는 방법을 학습함으로써 내 프로젝트를 향상시킬 수 있는 좋은 기회였습니다.
CI는 변경될 때마다 코드가 작동하고 버그 없이 유지되도록 보장합니다. 지속적으로 테스트를 실행하여 기본 분기가 중단되는 것을 방지합니다. 이 랩에서는 CI를 내 프로젝트에 통합했을 뿐만 아니라 파트너의 프로젝트에도 테스트를 제공했습니다. 이 블로그 게시물은 이러한 작업을 통한 나의 여정을 반영합니다.
내 프로젝트에 대한 GitHub 작업 설정
프로젝트에 CI를 설정하기 위해 GitHub Actions Workflow를 만들었습니다. 이 워크플로는 다음과 같은 경우에 트리거되었습니다.
- 본점으로 푸시가 이루어졌습니다.
- 메인 브랜치를 대상으로 풀 리퀘스트가 생성되었습니다.
YAML 워크플로 구성
다음은 GitHub Actions 워크플로에 사용한 YAML 파일입니다.
name: CI Workflow on: push: branches: - main pull_request: branches: - main jobs: build-and-test: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout repository uses: actions/checkout@v3 - name: Set up C++ uses: actions/setup-cpp@v1 with: compiler: gcc - name: Build the project run: | mkdir build cd build cmake .. make - name: Run Tests run: | cd build ctest
이 워크플로는 내 저장소를 확인하고, CMake를 사용하여 프로젝트를 빌드하고, 랩 7에서 작성한 테스트를 실행합니다.
끌어오기 요청으로 CI 테스트
워크플로가 예상대로 작동하는지 확인하기 위해 다음을 수행했습니다.
- 새 브랜치인 add-more-tests를 만들었습니다.
- 내 프로젝트의 다른 기능에 대한 새로운 테스트를 추가했습니다.
- 브랜치를 내 저장소에 푸시하고 메인 브랜치를 대상으로 풀 요청을 열었습니다.
CI 워크플로가 예상대로 실행되었습니다.
- 처음에는 실패를 관찰하기 위해 의도적으로 테스트 중 하나를 깨뜨렸습니다. 로그에 문제가 명확하게 표시되어 디버깅이 간단해졌습니다.
- 테스트 수정 후 CI가 통과되어 워크플로의 성공이 확인되었습니다.
이 풀 요청을 메인 브랜치에 병합함으로써 내 프로젝트가 의도하지 않은 버그로부터 보호된다는 확신을 갖게 되었습니다.
파트너 프로젝트에 테스트 기여
랩의 두 번째 부분에서는 같은 반 친구인 Inder Parmar와 협력하여 그들의 저장소인 Tailor4Job에 테스트를 제공했습니다.
내 끌어오기 요청: #11
- 작업: 극단적인 경우를 올바르게 처리하는지 확인하기 위해 jobFilter 기능에 대한 테스트 사례를 추가했습니다.
- 과제: 그들의 저장소는 나와 다른 프레임워크와 설정을 사용했습니다. 테스트 도구와 프로젝트 구조를 이해하는 데 시간이 좀 걸렸습니다.
- 결과: 내 풀 요청이 CI 워크플로를 성공적으로 통과했습니다. 이 경험을 통해 프로젝트의 기존 구조 및 지침에 맞춰 테스트를 작성하는 것이 중요하다는 사실을 배웠습니다.
지속적인 통합에 대한 고찰
CI 설정은 내 개발 워크플로우를 완전히 바꿔 놓았습니다. 다음은 몇 가지 핵심 사항입니다.
- 사전적 버그 예방: CI는 버그를 조기에 발견하여 기본 분기가 손상될 위험을 줄입니다.
- 공동작업의 용이성: 자동화된 테스트는 여러 개발자의 코드를 병합할 때 자신감을 줍니다.
- 향상된 디버깅: CI 로그는 테스트 실패에 대한 자세한 통찰력을 제공하여 디버깅을 더 빠르고 효율적으로 만듭니다.
파트너의 저장소에서 공동작업하는 것은 다른 코드베이스, 테스트 환경 및 워크플로를 접할 수 있는 유익한 경험이었습니다.
선택적 챌린지
선택적 챌린지를 완전히 구현하지는 않았지만 다음을 살펴보았습니다.
- Linter 추가: CI의 일부로 Linting을 자동화하면 스타일 및 구문 문제를 조기에 발견하는 데 도움이 됩니다.
- 개발 컨테이너: Docker와 Codespaces를 사용하여 재현 가능한 개발 환경을 설정하는 실험을 해봤습니다.
이러한 단계를 통해 프로젝트 품질을 더욱 향상하고 새로운 기여자의 온보딩을 쉽게 할 수 있습니다.
결론
Lab 8에서는 CI 워크플로를 개발 프로젝트에 통합하는 것의 중요성을 배웠습니다. CI는 일관된 품질 관리를 보장하고 협업을 촉진하여 현대 소프트웨어 개발에서 매우 중요한 도구입니다.
아래에서 내 프로젝트의 성공적인 CI 실행과 파트너 프로젝트에 대한 풀 요청을 확인할 수 있습니다.
- CI 워크플로 실행: GitHub Actions
- 파트너의 Repo PR: Pull Request #11
이 연구실을 통해 오픈 소스 개발의 자동화, 테스트 및 협업에 대한 이해가 크게 향상되었습니다.
위 내용은 GitHub Actions와의 지속적인 통합의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C#과 C의 역사와 진화는 독특하며 미래의 전망도 다릅니다. 1.C는 1983 년 Bjarnestroustrup에 의해 발명되어 객체 지향 프로그래밍을 C 언어에 소개했습니다. Evolution 프로세스에는 자동 키워드 소개 및 Lambda Expressions 소개 C 11, C 20 도입 개념 및 코 루틴과 같은 여러 표준화가 포함되며 향후 성능 및 시스템 수준 프로그래밍에 중점을 둘 것입니다. 2.C#은 2000 년 Microsoft에 의해 출시되었으며 C와 Java의 장점을 결합하여 진화는 단순성과 생산성에 중점을 둡니다. 예를 들어, C#2.0은 제네릭과 C#5.0 도입 된 비동기 프로그래밍을 소개했으며, 이는 향후 개발자의 생산성 및 클라우드 컴퓨팅에 중점을 둘 것입니다.

C# 및 C 및 개발자 경험의 학습 곡선에는 상당한 차이가 있습니다. 1) C#의 학습 곡선은 비교적 평평하며 빠른 개발 및 기업 수준의 응용 프로그램에 적합합니다. 2) C의 학습 곡선은 가파르고 고성능 및 저수준 제어 시나리오에 적합합니다.

C는 XML과 타사 라이브러리 (예 : TinyXML, Pugixml, Xerces-C)와 상호 작용합니다. 1) 라이브러리를 사용하여 XML 파일을 구문 분석하고 C- 처리 가능한 데이터 구조로 변환하십시오. 2) XML을 생성 할 때 C 데이터 구조를 XML 형식으로 변환하십시오. 3) 실제 애플리케이션에서 XML은 종종 구성 파일 및 데이터 교환에 사용되어 개발 효율성을 향상시킵니다.

C에서 정적 분석의 적용에는 주로 메모리 관리 문제 발견, 코드 로직 오류 확인 및 코드 보안 개선이 포함됩니다. 1) 정적 분석은 메모리 누출, 이중 릴리스 및 초기화되지 않은 포인터와 같은 문제를 식별 할 수 있습니다. 2) 사용하지 않은 변수, 데드 코드 및 논리적 모순을 감지 할 수 있습니다. 3) Coverity와 같은 정적 분석 도구는 버퍼 오버플로, 정수 오버플로 및 안전하지 않은 API 호출을 감지하여 코드 보안을 개선 할 수 있습니다.

C에서 Chrono 라이브러리를 사용하면 시간과 시간 간격을보다 정확하게 제어 할 수 있습니다. 이 도서관의 매력을 탐구합시다. C의 크로노 라이브러리는 표준 라이브러리의 일부로 시간과 시간 간격을 다루는 현대적인 방법을 제공합니다. 시간과 C 시간으로 고통받는 프로그래머에게는 Chrono가 의심 할 여지없이 혜택입니다. 코드의 가독성과 유지 가능성을 향상시킬뿐만 아니라 더 높은 정확도와 유연성을 제공합니다. 기본부터 시작합시다. Chrono 라이브러리에는 주로 다음 주요 구성 요소가 포함됩니다. std :: Chrono :: System_Clock : 현재 시간을 얻는 데 사용되는 시스템 클럭을 나타냅니다. STD :: 크론

C는 여전히 현대 프로그래밍과 관련이 있습니다. 1) 고성능 및 직접 하드웨어 작동 기능은 게임 개발, 임베디드 시스템 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 첫 번째 선택이됩니다. 2) 스마트 포인터 및 템플릿 프로그래밍과 같은 풍부한 프로그래밍 패러다임 및 현대적인 기능은 유연성과 효율성을 향상시킵니다. 학습 곡선은 가파르지만 강력한 기능은 오늘날의 프로그래밍 생태계에서 여전히 중요합니다.

C의 미래는 병렬 컴퓨팅, 보안, 모듈화 및 AI/기계 학습에 중점을 둘 것입니다. 1) 병렬 컴퓨팅은 코 루틴과 같은 기능을 통해 향상 될 것입니다. 2)보다 엄격한 유형 검사 및 메모리 관리 메커니즘을 통해 보안이 향상 될 것입니다. 3) 변조는 코드 구성 및 편집을 단순화합니다. 4) AI 및 머신 러닝은 C가 수치 컴퓨팅 및 GPU 프로그래밍 지원과 같은 새로운 요구에 적응하도록 촉구합니다.

c is nontdying; it'sevolving.1) c COMINGDUETOITSTIONTIVENICICICICINICE INPERFORMICALEPPLICATION.2) thelugageIscontinuousUllyUpdated, witcentfeatureslikemodulesandCoroutinestoimproveusActionalance.3) despitechallen
