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发布于 2023-08-07 21:02:43 字数 13199 浏览 0 评论 0 收藏 0

我们非常欢迎和感谢您的贡献。每一点帮助都很重要,所以不要犹豫!

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功能请求和反馈

你喜欢比重测试吗?在Twitter或博客上分享一些爱!

我们还想听听你的建议和建议。随意 submit them as issues 还有:

  • 详细解释他们应该如何工作。

  • 尽量缩小范围。这将使其更容易实现。

报告错误

在中报告pytest的错误 issue tracker .

如果您报告错误,请包括:

  • 您的操作系统名称和版本。

  • 有关本地设置的任何详细信息,可能有助于排除故障,特别是python解释器版本、已安装的库和pytest版本。

  • 复制错误的详细步骤。

如果您可以编写一个当前失败但应该通过(xfail)的演示测试,那么这也是一个非常有用的提交,即使您不能修复bug本身。

修复错误

看看 GitHub issues for bugs .

Talk 以了解如何修复特定的bug。要指示您将要处理某个特定问题,请在该特定问题上添加相应的注释。

别忘了检查你最喜欢的插件的问题跟踪程序!

实现功能

看看 GitHub issues for enhancements .

Talk 向开发人员了解如何实现特定功能。

编写文档

pytest总是可以使用更多的文档。到底需要什么?

  • 更多补充文件。你有没有发现不清楚的东西?

  • 文档翻译。我们现在只有英语。

  • 文档字符串。它们永远不会太多。

  • 博客文章、文章等等——他们都非常感激。

您还可以直接在Github Web界面中编辑文档文件,而无需使用本地副本。这对于小的修复是很方便的。

注解

使用以下命令在本地生成文档:

$ tox -e docs

生成的文档应在 doc/en/_build/html ,其中 en 表示文档语言。

Pytest有一个API引用,它在很大程度上是 generated automatically 从文档项的docstring。py测试 Sphinx docstring format . 例如:

def my_function(arg: ArgType) -> Foo:
    """Do important stuff.

    More detailed info here, in separate paragraphs from the subject line.
    Use proper sentences -- start sentences with capital letters and end
    with periods.

    Can include annotated documentation:

    :param short_arg: An argument which determines stuff.
    :param long_arg:
        A long explanation which spans multiple lines, overflows
        like this.
    :returns: The result.
    :raises ValueError:
        Detailed information when this can happen.

    .. versionadded:: 6.0

    Including types into the annotations above is not necessary when
    type-hinting is being used (as in this example).
    """

向pytest dev提交插件

核心的pytest开发,一些插件和支持代码发生在生活在 pytest-dev 组织:

所有pytest dev contributors团队成员都具有对所有包含的存储库的写访问权。pytest核心和插件通常是使用 pull requests 到各自的存储库。

的目标 pytest-dev 组织是:

  • 有一个流行的Pytest插件的中心位置

  • 共享一些维护责任(如果维护人员不再希望维护插件)

您可以通过订阅 pytest-dev mail list 并编写一封指向现有Pytest插件存储库的邮件,其中必须包含以下内容:

  • 包含 pytest- 前缀名、版本号、作者、简短和详细描述。

  • tox configuration 用于运行测试,使用 tox .

  • README 描述如何使用插件以及它在哪个平台上运行。

  • LICENSE 包含许可信息的文件,其打包元数据中包含匹配的信息。

  • 用于错误报告和增强请求的问题跟踪程序。

  • changelog .

如果没有参与者强烈反对,并且两个同意,那么可以将存储库传输到 pytest-dev 组织。

下面是存储库传输通常是如何进行的(使用名为 joedoe/pytest-xyz 例如:

  • joedoe 将存储库所有权转移到 pytest-dev 管理员 calvin .

  • calvin 创造 pytest-xyz-adminpytest-xyz-developers 团队,邀请 joedoe 兼而有之 保持器 .

  • calvin 将存储库传输到 pytest-dev 并配置团队访问:

    • pytest-xyz-admin 管理员 访问;

    • pytest-xyz-developers 访问;

这个 pytest-dev/Contributors 团队拥有对所有项目的写访问权,并且每个项目管理员都在其中。我们建议每个插件至少有三个人有权发布到pypi。

知识库所有者可以放心,没有 pytest-dev 管理员将永远不会发布您的存储库或以任何方式取得所有权,除非在极少数情况下,有人经过数月的联系尝试后没有反应。如前所述,目标是共享维护并避免 放弃插件 。

准备拉取请求

短版

  1. 复刻存储库。

  2. 启用并安装 pre-commit 确保遵循样式指南和代码检查。

  3. 跟随 PEP-8 命名和 black 用于格式化。

  4. 使用运行测试 tox ::

    tox -e linting,py37
    

    上面的测试环境通常足以在本地覆盖大多数情况。

  5. 写一篇 changelog 条目: changelog/2574.bugfix.rst ,使用问题ID号和 featureimprovementbugfixdocdeprecationbreakingvendortrivial 对于问题类型。

  6. 除非您的更改是一个琐碎的或文档修复(例如,一个小部分的拼写错误或改写),请将您自己添加到 AUTHORS 按字母顺序归档。

长版

什么是 拉请求 ?它将通知项目的核心开发人员您要查看和合并的更改。拉取请求存储在 GitHub servers . 一旦您发送了一个请求,我们就可以讨论它的潜在修改,甚至在以后添加更多的提交。有一个关于拉请求如何在 GitHub Help Center .

下面是一个简单的概述,其中包含pytest特定的位:

  1. pytest GitHub repository . 使用起来很好 pytest 作为您的fork存储库名称,因为它将位于您的用户之下。

  2. 使用在本地复制您的复刻 git 创建一个分支:

    $ git clone git@github.com:YOUR_GITHUB_USERNAME/pytest.git
    $ cd pytest
    # now, create your own branch off "master":
    
        $ git checkout -b your-bugfix-branch-name master
    

    既然我们有 大、小、微 版本号、错误修复通常会在微版本中发布,而特性则会在小版本中发布,而不兼容的更改则会在主要版本中发布。

    如果您需要有关Git的帮助,请遵循以下快速入门指南:https://git.wiki.kernel.org/index.php/quick start

  3. 安装 pre-commit 它的钩子在pytest repo上:

    $ pip install --user pre-commit
    $ pre-commit install
    

    之后 pre-commit 将在您提交时运行。

    https://pre-commit.com/ is a framework for managing and maintaining multi-language pre-commit hooks to ensure code-style and code formatting is consistent.

  4. 安装托克斯

    tox用于运行所有测试,并将自动设置virtualenvs以在中运行测试。(将隐式使用http://www.virtualenv.org/en/latest/):

    $ pip install tox
    
  5. 运行所有测试

    您需要在系统中提供python 3.7。现在运行测试就像发出以下命令一样简单:

    $ tox -e linting,py37
    

    此命令将通过 tox 工具对python 3.7运行测试,并执行 lint 编码样式检查。

  6. 现在可以编辑本地工作副本,并根据需要再次运行测试。请按照PEP-8命名。

    您可以将不同的选项传递给 tox . 例如,要在python 3.7上运行测试并将选项传递给pytest(例如,失败时输入pdb),可以执行以下操作:

    $ tox -e py37 -- --pdb
    

    或者只在Python3.7上的特定测试模块中运行测试:

    $ tox -e py37 -- testing/test_config.py
    

    承诺时, pre-commit 必要时将重新格式化文件。

  7. 如果不使用 tox 您更喜欢直接运行测试,然后我们建议创建一个虚拟环境,并使用 testing 额外::

    $ python3 -m venv .venv
    $ source .venv/bin/activate  # Linux
    $ .venv/Scripts/activate.bat  # Windows
    $ pip install -e ".[testing]"
    

    然后,您可以编辑文件并正常运行pytest::

    $ pytest testing/test_config.py
    
  8. 在中创建新的变更日志条目 changelog . 该文件应命名为 <issueid>.<type>.rst 在哪里 发行股票 是与变更相关的问题编号,以及 type 是其中之一 featureimprovementbugfixdocdeprecationbreakingvendortrivial . 如果更改不影响pytest的记录行为,则可以跳过创建changelog条目。

  9. 增加你自己 AUTHORS 如果还没有,按字母顺序归档。

  10. 一旦您的测试通过,并且您对您的更改感到满意,就提交并推送:

    $ git commit -a -m "<commit message>"
    $ git push -u
    
  11. 最后,使用以下数据通过Github网站提交请求:

    head-fork: YOUR_GITHUB_USERNAME/pytest
    compare: your-branch-name
    
    base-fork: pytest-dev/pytest
    base: master
    

写作测试

为插件或pytest本身编写测试通常使用 pytester fixture 作为 黑匣子 测试。

例如,为了确保简单的测试通过,您可以编写:

def test_true_assertion(pytester):
    pytester.makepyfile(
        """
        def test_foo():
            assert True
    """
    )
    result = pytester.runpytest()
    result.assert_outcomes(failed=0, passed=1)

或者,可以根据使用的术语的实际输出进行检查。 glob-like 表达:

def test_true_assertion(pytester):
    pytester.makepyfile(
        """
        def test_foo():
            assert False
    """
    )
    result = pytester.runpytest()
    result.stdout.fnmatch_lines(["*assert False*", "*1 failed*"])

当选择一个文件在哪里写一个新的测试时,看看现有的文件,看看是否有一个文件看起来很合适。例如,关于 --lf 选项应进入 test_cacheprovider.py ,考虑到此选项是在 cacheprovider.py . 如果有疑问,可以用你最好的猜测打开一个公关,我们可以通过代码来讨论这个问题。

加入开发团队

任何成功通过拉取请求(不需要开发团队额外的工作来合并)的人,如果愿意,他们自己将获得提交访问权限(如果我们忘记请求,请发送友好的提醒)。这并不意味着你的贡献工作流程有任何改变:每个人都要经历相同的请求请求和评审过程,除非已经被批准,否则没有人合并他们自己的请求。但是,这意味着您可以更全面地参与开发过程,因为您可以在审阅其他参与者的请求后自行合并它们。

下一个补丁版本的后移植错误修复

Pytest每隔几周或几个月发布一次特性。在这两者之间,补丁版本是对以前的功能版本进行的,只包含错误修复。bug修复通常修复回归,但可能是在下一个特性发布之前应该到达用户的任何更改。

例如,假设最新版本是1.2.3,并且您希望在1.2.4中包含一个错误修复(检查https://github.com/pytest-dev/pytest/releases对于实际的最新版本)。具体步骤如下:

  1. 首先,确保错误被修复 master 分支,具有常规的拉取请求,如上所述。例外情况是,如果错误修复不适用于 master 不再。

  2. git checkout origin/1.2.x -b backport-XXXX #在这里使用主公关号码

  3. 在PR上找到merge commit,在 合并 消息,例如:

    nicodedemus将commit 0f8b462合并到pytest中-德夫:主人

  4. git cherry-pick -x -m1 REVISION #使用上面找到的版本 (0f8b462

  5. 打开公关目标 1.2.x

    • 在邮件前面加上前缀 [1.2.x] .

    • 删除PR body,它通常包含一个重复的commit消息。

谁负责后台工作

如上所述,bug应该首先被修复 master (除非在极少数情况下bug只在以前的版本中出现)。那么,谁应该执行上面描述的后端口过程?

  1. 如果这个bug是由核心开发人员修复的,那么核心开发人员的主要职责就是进行后台处理。

  2. 然而,通常合并是由另一个维护人员来完成的,在这种情况下,如果他们有时间的话,最好执行后端口过程。

  3. 对于非维护人员提交的bug,预期核心开发人员将执行后台处理,通常是合并PR的那个 master .

  4. 如果一个非维护人员注意到一个bug master 但是没有被后传(由于维护人员忘记应用 需要后场 标签,或只是简单地错过它),他们也欢迎打开一个公关与后端口。程序很简单,对项目的维护非常有帮助。

以上所有的都不是规则,只是一些指导/建议,我们应该期待什么样的后台。

处理过时的问题/pr

陈腐的问题/pr是那些pytest贡献者提出问题/修改,而作者在一段时间后还没有抽出时间来回答/实现它们,或者讨论只是因为人们似乎失去了兴趣而消失了。

人们不回答问题或不实现请求的更改有很多原因:他们可能会忙起来,失去兴趣,或者干脆忘记了,但事实上,这在开源软件中非常常见。

pytest团队非常欣赏每一个问题和请求请求,但是作为一个高容量的项目,每天都有许多问题和请求被提交,我们试图通过定期关闭它们来减少过时问题和pr的数量。当一个问题/拉取请求以这种方式关闭时,这绝不是对问题/拉请求正在处理的主题的否定,而是我们清理队列,使维护人员的工作更易于管理的一种方法。如果有意义,提交者可以在自己的时间内重新打开问题/请求。

何时关闭

以下是一些一般规则,维护人员使用这些规则来决定何时关闭问题/pr,因为没有不活动:

  • 标记的问题 questionneeds information :停用14天后关闭。

  • 标记的问题 proposal :六个月后关闭。

  • 拉请求:一个月后,考虑ping作者,更新链接问题,或者考虑关闭。对于接近完成的请求,团队应该考虑完成并合并它。

以上是 不是硬性规定 ,但仅仅 指导方针 ,可以是(而且通常是!)逐案审查。

关闭拉动请求

在结束拉取请求时,需要确认提交请求的人所显示的时间、精力和兴趣。如前所述,团队的目的并不是完全消除暂停的拉取请求,而只是为了清理队列,因此,在关闭过时的拉请求时,可以发出下面这样的消息:

嗨<contributor>,

首先,我们要感谢您为此付出的时间和努力,pytest团队对此深表感谢。

不过,我们注意到你更新此公关已经有一段时间了。pytest是一个高活动性的项目,每天都有许多问题/pr被打开,因此我们的维护人员很难跟踪哪些pr已经准备好合并、评审或者需要更多的关注。

因此,出于这些原因,我们认为现在最好关闭公关,但我们的唯一目的是清理我们的队列,这绝不是拒绝您的更改。我们仍然鼓励您在准备好返回时重新打开此公关(只需点击按钮)。

再次感谢您抽出时间来做这件事,并希望您能在以后的时间回到这件事!

<再见>

结案问题

当提交拉取请求以解决问题时,请添加以下文本: closes #XYZW 对PR描述和/或提交(其中 XYZW 是问题编号)。见 GitHub docs 更多信息。

当问题是由于用户错误(例如对功能的误解)引起的时,请礼貌地向用户解释为什么提出的问题实际上不是问题,如果他们没有进一步的问题,请他们关闭问题。如果原始请求者没有响应,则将按照本节中的描述处理该问题 Handling stale issues/PRs 上面。

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