PHP开发必备 PHP持续集成工具介绍(上)_PHP教程
在本文中,将介绍在目前软件工程中经常用到的持续集成概念,并且会介绍在PHP开发中,如何能用好PHP目前开源的一些持续集成管理工具,去管理好项目。
持续集成的概念
持续集成的概念是在现代软件工程中提出的,最早见于敏捷开发方法论中,大师Martin Fowler对持续集成是这样定义的:持续集成是一种软件开发实践,即团队开发成员经常集成它们的工作,通常每个成员每天至少集成一次,也就意味着每天可能会发生多次集成。每次集成都通过自动化的构建(包括编译,发布,自动化测试)来验证,从而尽快地发现集成错误。许多团队发现这个过程可以大大减少集成的问题,让团队能够更快的开发内聚的软件。
下面介绍PHP中的持续集成工具:
PHPUNIT
首先,PHPUNIT是PHP中的单元测试利器,项目地址在:http://www.phpunit.it。它
能自动运行你编写的单元测试代码,并给出是否通过的结果。安装步骤如下,可以使用PHP中的PEAR安装:
<ol class="dp-c"> <li class="alt"><span><span>sudo apt-get install php5-curl php-pear php5-dev </span></span></li> <li><span>sudo pear upgrade pear </span></li> <li class="alt"><span>sudo pear channel-discover pear.phpunit.de </span></li> <li><span>sudo pear channel-discover components.ez.no </span></li> <li class="alt"><span>sudo pear channel-discover pear.symfony-project.com </span></li> <li><span>sudo pear install phpunit/PHPUnit </span></li> </ol>
之后,就可以在命令行下,以如下格式执行phpunit:
Phpunit 单元测试的php文件名.php
此外,还可以执行如下命令,生成单元测试的覆盖报告:
phpunit --coverage-html ../CodeCoverage
这将在指定的目录中生成单元测试的覆盖报告,比如这个例子中,将在目录CodeCoverage中生成单元测试覆盖报告,如下图:
▲点击看大图
如果点上图的每一个PHP文件,还可以具体看到每个文件的单元测试覆盖情况,如下图:
▲点击看大图
从上图中,可以看到每个PHP文件中,调用的方法的单元测试覆盖情况,还可以看到具体哪些代码行是已经单元测试覆盖过,哪些没有覆盖过(绿色表示已经覆盖,橙色表示还没覆盖),如下图:
▲点击看大图
PHP CodeSniffer
PHP CodeSniffer是一个PHP的代码风格检测器,它根据预先设定好的PHP编码风格和规则,去检查应用中的代码风格情况,内置了ZEND,PEAR的编码风格规则,当然开发者也可以进行自定义。项目的地址在:http://pear.php.net/package/PHP_CodeSniffer/redirected,安装方法如下:
<ol class="dp-c"> <li class="alt"><span><span>sudo pear install PHP_CodeSniffer </span></span></li> <li><span>phpcs --standard=Zend c:phpcode </span></li> </ol>
其中phpcs –standard后指定了使用Zend的建议代码风格标准进行检查,最后一个参数是要检查的PHP文件所在的目录。运行后,检查的一个效果图如下图所示:
▲点击查看大图
PHP Depend
PHP Depend(http://pdepend.org/)是一个PHP中静态代码分析的工具。它可以用来检查你的PHP项目中的代码规模和复杂程度。安装方法如下:
<ol class="dp-c"> <li class="alt"><span><span>sudo pear channel-discover pear.pdepend.org </span></span></li> <li><span>sudo pear install pdepend/PHP_Depend-beta </span></li> </ol>
使用的一个例子如下:
pdepend --jdepend-xml=../jdepend.xml --jdepend-chart=../dependencies.svg --overview-pyramid=../overview-pyramid.svg
上面会生成一个XML文件,两个SVG的图形文件。其中XML文件说明了项目中各PHP文件的互相依赖调用(引用)情况及每个方法、函数,类的代码行,一个例子如下:
<ol class="dp-c"> <li class="alt"><span><span><?xml version=”1.0” encoding=”UTF-8”?> </span></span></li> <li><span><metrics> </metrics></span></li> <li class="alt"><span><package><span class="keyword">global</span><span>” noc=”17” nof=”0” noi=”0” nom=”237”> </span></package></span></li> <li><span><span class="keyword">class</span><span> name=”data_container”nom=”55”> </span></span></li> <li class="alt"><span><file><span class="keyword">case</span><span>-study/libs/data/container.php”/> </span></file></span></li> <li> <span></span><span class="keyword">class</span><span>> </span> </li> <li class="alt"><span><span class="keyword">class</span><span> name=”data_download” nom=”10”> </span></span></li> <li><span><file><span class="keyword">case</span><span>-study/libs/data/download.php”/> </span></file></span></li> <li class="alt"> <span></span><span class="keyword">class</span><span>> </span> </li> </ol>
其中的noc含义是类的代码的行书,nof为函数的代码行数,noi为接口代码行数,nom为方法method代码行数。
接下来我们来看下产生的一张SVG图,该图如下所示:
这张图的反映了项目中包的依赖性度量情况。其基本理论来源于Robert C. Martin的论文(http://www.objectmentor.com/resources/articles/oodmetrc.pdf)中所介绍的关于软件中模块依赖性和稳定性的度量。其中,提到了如下概念:
Afferent Couplings (Ca)
依赖于被分析package的其他package的数量,用于衡量pacakge的职责。
简单来说,即有多少其他的包或模块调用了被分析的包或模块。
Efferent Couplings (Ce)
被分析package的类所依赖的其他package的数量,用于衡量package的独立性。
即它调用了多少其他包。
Abstractness (A)
被分析package中的抽象类和接口与所在package所有类数量的比例,取值范围为0-1。如果该值为0,证明包中没任何抽象类,有的只是具体实现逻辑方法的类,如果该值为1,则包中只有抽象类或接口了
Instability (I)
I=Ce/(Ce+Ca),用于衡量package的不稳定性,取值范围为0到1。I=0表示最稳定,I=1表示最不稳定。
Distance (D)
用于衡量package在稳定性和抽象性之间的平衡。可以看到,最理想的情况是A+I越趋近1的,这样能获得抽象性和稳定性的最佳平衡。
此外,介绍php depend中生成的另外一张图的含义,图片如下:
在这张图中,最上面的ANDC表示继承其他类的平均数目,即项目中有多少类是继承其他的类;AHH是继承其他类的层次数。CALLS是方法被调用的总的次数,FANOUT是类所引用的类型数目。而CYCLO是圈复杂度(关于圈复杂度的解析,请参考(http://en.wikipedia.org/wiki/Cyclomatic_complexity)。LOC是代码行数,NOM是项目中的方法的数目,NOC为项目中类的数目,NOP为项目中包的数目。
根据上图中标明的除法规则,可以计算出相关的数据。更多的请参考php depend手册(http://pdepend.org/documentation/handbook/reports/overview-pyramid.html)的详细解析。

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