介绍
在当今快速发展的软件开发环境中，确保代码质量和安全性至关重要。连续集成（CI）已成为软件开发中的重要实践，使开发人员能够经常整合其代码变化并在开发生命周期的早期检测问题。 CI的一个关键方面是测试套件，该套件包括各种检查以确保代码质量和安全性。在这篇博客文章中，我们将探索Python项目的CI测试套件的管道，重点介绍所涉及的不同步骤和使用的工具。
tl; dr 以下是CI套件的快速概述，该套件具有各种各样的步骤。
步骤1：代码格式
一致的代码格式对于开发团队内的可维护性和协作至关重要。为了执行一致的编码样式，CI测试套件的第一步是代码格式。有很多代码格式器，例如，
- 黑色
- autopep8
- yapf
黑色是一种流行的python代码格式化器，自动重新格式化代码遵守定义的样式指南。通过将黑色集成到CI管道中，开发人员可以确保其代码遵循一致的格式惯例，提高可读性并减少代码审查开销。
步骤2：代码覆盖
裁剪是代码质量的另一个关键方面。它有助于执行最佳实践并确定常见的陷阱，从而提高整体代码质量。一些常用的代码衬里如下，
- Pylint
- Sonarlint（不仅仅是覆盖）
- flake8
- autopep8
- 强盗
Pylint 是一种广泛使用的Python静态代码分析仪，执行皮棉检查以识别潜在的编程错误，风格问题和遵守编码标准。将孔集成到CI测试套件中，确保在合并到主要代码库之前对代码进行彻底分析。
步骤3：代码漏洞检查
在安全威胁普遍存在的时代，必须在代码库中检测漏洞和安全热点。这些检查的各种工具是
- Sonarqube（Sonarlint +其他检查）
- Cycode
Sonarqube执行静态安全分析以识别潜在的安全漏洞，例如不安全的身份验证机制或容易受到注射攻击的代码。通过将Sonarqube集成到CI管道中，开发人员可以主动识别和解决安全问题，从而降低潜在的利用风险。
步骤4：单位测试用例
单元测试是验证单个代码单元或组件的正确性的软件开发中的基本实践。
步骤5：方案测试案例
超出单元测试，方案或集成测试提供了对系统行为的端到端验证。
表现为Python的流行行为驱动的开发（BDD）框架，开发人员可以以人类可读的格式定义测试场景。这些方案从用户的角度描述了系统的预期行为。通过在CI测试套件中包括方案测试用例，开发人员可以确保软件在现实世界中正确运行，并且不同的组件无缝交互。
与称为 Allure 的报告工具连接时，我们可以在交互式UI中检查结果，
步骤6：代码覆盖基准
对于测试部分，应彻底解决覆盖范围的基准。对于单位测试和方案测试，具有严格的覆盖范围，有助于开发解决边界条件/边缘案例的测试柜。它提供了单位测试的信心以及测试了多少代码。
步骤7：AppSec检查
安全性在开发生命周期中起着至关重要的作用。安全检查的每个部分都可以在管道中覆盖。它们包括图像扫描和DAST。
可以使用各种扫描工具进行图像扫描，例如
- 克莱尔（也用于ECR）
- Trivy
Clair之类的工具提供图像扫描功能，可分析容器图像，以确保已知漏洞并遵守安全最佳实践。将Clair图像扫描检查到CI管道中，使开发人员可以在部署容器化应用程序之前识别和解决任何安全问题。
DAST检查可以自动化到某个点，在该点，代码应该能够承受某些扫描和攻击。例如。可以使用sqlmap检查SQL注射，该注射对每种类型的SQL注入有效负载进行测试，并将其报告给用户。
结论
严格的CI测试套件的管道提供了一种全面的方法，可以在整个软件开发过程中确保代码质量和安全性。通过合并代码格式检查，覆盖，安全分析，单元测试，方案测试和图像扫描，开发人员可以尽早减轻潜在问题，并提供强大而安全的软件。