Travis Ci 让你的项目轻松加入持续集成测试

不知道大家有没有这种体验，代码写完之后，要花大量的时间进行构建和测试，就拿 Python 来说吧，写完代码后，编写测试用例，准备测试环境，执行测试，完成构建，部署到服务器。

后面每改动一次代码，都要准备测试环境，执行测试，完成构建，部署到服务器，执行这一系列过程，相当耗时，尤其是在多个 Python 版本间进行测试时，简直就是体力活。

不过，现在这个问题不存在了，只要你会用 Travis Ci 这个持续集成工具。

Travis Ci 是一个基于云的, 绑定 GitHub 上的项目后，只要有新的代码提交，就会自动执行测试，完成构建，部署到服务器这一系列重复枯燥的过程，每次代码的小幅变更，我们就能很快看到运行结果，从而不断累积小的变更。这种及时反馈可以大大提升开发效率。

比如我有一个 GitHub 仓库，里面写好了单元测试，然后修改了代码之后提交到 GitHub，很快就可以看到构建的结果是 pass 还是 failed：

当然，这个过程是需要我们配置的。

接下来分享下如何简单的使用 Travis Ci ，工具是开源免费的。

1、前提条件

你需要在代码托管平台有一个项目，或者叫仓库，英文 repositories。

代码托管平台目前支持 GitHub、Bitbucket、GitLab、Assembla。

你是仓库的所有者。

2、为仓库编写配置文件

在仓库^[1]的根目录添加一个 .travis.yml 配置文件，来告诉 travis-ci 做什么。

比如我这里的一个 .travis.yml 配置文件如下所示：

language:pythonpython:-"3.7"-"3.8"-"3.9"#commandtoinstalldependencies#install:#-pipinstalltox#commandtoruntestsscript:-pythonsetup.pysdistbdist_wheelnotifications:email:recipients:-somenzz@163.comon_success:changeon_failure:always

上面代码中：

language 字段指定了编程语言，目前支持大部分主流编程语言python 设定使用 Python 环境的版本script 字段指定要运行的脚本，如果 script: true 表示不执行任何脚本，状态直接设为成功

如果有多个脚本，可以写成下面的形式:

script:-command1-command2

如果 command1 失败，command2 会继续执行。但是，整个构建阶段的状态是失败。如果 command2 只有在 command1 成功后才能执行，就要写成这样 script: command1 && command2

notifications 就是通知了，script 执行失败的话发邮件通知

还有 install 命令我注释掉了，该字段用来指定安装依赖，如果有多个命令要执行，可以写成下面的形式。

install:-command1-command2

上面代码中，如果 command1 失败了，整个构建就会停下来，不再往下进行。如果不需要安装，即跳过安装阶段，就直接设为true。

配置文件之前，我们需要自己本地执行一下 script 里面的命令，没有问题时再提交 .travis.yml 进行下一步。

2、登录 travis-ci，监听这个项目

访问 https://app.travis-ci.com/signin 并使用一个平台账号登录：

以 GitHub 为例，登进去后，我们会看到自己的仓库列表。

选择仓库前面的小圆圈，激活该仓库。

这里看到 dbinterface 已经激活了，点击进去，可以查看提交、构建的情况，只有我们 git push 这个仓库，就会自动构建，也可以点击按钮重新构建。

点击下方的构建条目可以看到详细的日志：

3、其他骚操作

script 阶段结束以后，除了设置通知步骤（notification）还可以进行部署（deployment）比如，要部署到 Github Pages，可以写成下面这样。

deploy:provider:pagesskip_cleanup:truegithub_token:$GITHUB_TOKEN#在travis-ci.com面板设置on:branch:master

其他部署方式，请看官方文档^[2]。

不过 GitHub Actions 更为方便，可以查看前文：GitHub Actions入门教程：自动化部署静态博客

最后的话

如果你是 Github 的爱好者，那么 Travis 绝对值得一试。如果觉得本文有帮助，还请点个在看，感谢老铁支持。

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关键词： 配置文件 编程语言 测试环境