Яндекс Браузер — новая линейка браузерных продуктов от Яндекса

GitHub Enterprise Server 38 - это новейшая версия платформы GitHub, которая предоставляет разработчикам инструменты для управления и совместной работы над проектами с использованием Python. Это мощный инструмент, который позволяет разработчикам создавать и тестировать программы на Python с использованием интегрированного редактора кода, системы контроля версий и других полезных функций.

В этом руководстве мы расскажем вам, как создавать проекты на Python на GitHub Enterprise Server 38 и как проводить их тестирование. Мы познакомим вас с основными понятиями и инструментами, а также покажем, как использовать их для создания качественного и надежного программного кода.

Python - один из самых популярных языков программирования в мире. Он имеет простой и понятный синтаксис, что делает его отличным выбором для начинающих разработчиков. GitHub Enterprise Server 38 предоставляет удобную среду для создания и развития проектов на Python, а также обеспечивает инструменты для тестирования кода и контроля качества.

В этом руководстве вы узнаете, как создать новый репозиторий на GitHub Enterprise Server 38 и добавить в него свой первый проект на Python. Мы расскажем вам о базовых командах Git для работы с репозиторием и покажем, как использовать GitHub Actions для автоматического тестирования вашего кода. Вы также познакомитесь с основами тестирования, включая unit-тестирование и интеграционное тестирование, и научитесь использовать библиотеки тестирования, такие как pytest.

Если вы хотите стать успешным разработчиком на Python и научиться создавать качественный код, то GitHub Enterprise Server 38 - ваш идеальный спутник в этом путешествии. Начните прямо сейчас и откройте для себя новые возможности, которые предоставляет вам эта мощная платформа!

Создание репозитория для Python проекта на GitHub Enterprise Server 3.8

GitHub Enterprise Server предоставляет удобный способ управления и совместной работы над проектами на языке программирования Python. Для начала работы с проектом на GitHub Enterprise Server 3.8 необходимо создать репозиторий.

Для создания репозитория на GitHub Enterprise Server необходимо выполнить следующие шаги:

1. Войдите в свою учетную запись на GitHub Enterprise Server.
2. На главной странице нажмите на кнопку "New repository" (Создать репозиторий).
3. Укажите название репозитория и описание проекта.
4. Выберите настройки доступа к репозиторию, такие как публичный или приватный доступ.
5. Выберите опции для инициализации репозитория. В случае Python проекта рекомендуется выбрать опцию "Initialize this repository with a Python .gitignore file" (Инициализировать репозиторий файлом .gitignore для Python).
6. Нажмите на кнопку "Create repository" (Создать репозиторий).

После создания репозитория на GitHub Enterprise Server вы можете начать работу над вашим Python проектом. Для загрузки файлов в репозиторий вы можете воспользоваться интерфейсом GitHub Enterprise Server или электронными инструментами командной строки Git.

Теперь, когда у вас есть репозиторий для вашего Python проекта на GitHub Enterprise Server 3.8, вы можете добавить выбранных участников для совместной работы, отслеживать изменения кода, создавать ветки и выполнять другие необходимые действия для разработки вашего проекта.

Создание нового репозитория

Для создания нового репозитория на GitHub Enterprise Server необходимо выполнить следующие действия:

1. Авторизуйтесь на GitHub Enterprise Server.
2. На главной странице выберите вкладку "Репозитории".
3. Нажмите на кнопку "Создать репозиторий".
4. В поле "Название репозитория" введите желаемое название вашего нового репозитория.
5. Добавьте описание репозитория (опционально).
6. Выберите приватность репозитория: публичный или приватный.
7. Выберите опцию инициализации репозитория, если это требуется.
8. Нажмите на кнопку "Создать репозиторий".

После выполнения этих действий ваш новый репозиторий будет успешно создан на GitHub Enterprise Server, и вы будете перенаправлены на страницу репозитория, где сможете управлять и разрабатывать проект.

Конфигурирование репозитория для работы с Python

При работе с проектами, связанными с разработкой на языке Python, необходимо правильно настроить репозиторий на GitHub Enterprise Server, чтобы обеспечить эффективное развитие проекта и сотрудничество между разработчиками. В этом разделе мы рассмотрим основные этапы конфигурирования репозитория для работы с Python.

Выбор языка программирования

Перед созданием репозитория необходимо указать язык программирования. В случае Python это делается в файле .gitattributes в корневом каталоге репозитория. Для этого вам понадобится добавить строку:

*.py linguist-language=python

Использование виртуального окружения

Рекомендуется использовать виртуальное окружение для изолирования зависимостей проекта. Вы можете создать виртуальное окружение, указав его в файле .gitignore, чтобы не добавлять его в репозиторий. Для этого вам понадобится добавить строку:

venv/

Установка зависимостей

Перед началом работы над проектом необходимо установить все зависимости, указанные в файле requirements.txt. Для этого вы можете использовать утилиту pip следующим образом:

pip install -r requirements.txt

Тестирование проекта

Для обеспечения качества кода и проверки его работоспособности рекомендуется настроить автоматическое тестирование проекта. Для этого вы можете использовать инструменты, такие как pytest, unittest или doctest.

Создайте файл с тестами, например, test_*.py, и добавьте юнит-тесты для ваших модулей или функций. Затем вы можете запустить тестирование с помощью одной из команд:

python -m pytest
python -m unittest
python -m doctest -v

Соблюдение стандартов кодирования

Для облегчения совместной работы и улучшения читаемости кода рекомендуется использовать один из стандартов кодирования, таких как PEP 8. Вы можете использовать утилиту flake8 для проверки соответствия вашего кода выбранному стандарту.

Настройка непрерывной интеграции

Чтобы автоматизировать процесс сборки, тестирования и развёртывания проекта, рекомендуется настроить непрерывную интеграцию (CI). GitHub Enterprise Server поддерживает большое количество CI-сервисов, таких как Travis CI, CircleCI, GitLab CI/CD и другие. Настройте выбранный CI-сервис для вашего репозитория и добавьте конфигурационные файлы для сборки и запуска тестов.

Выполнив все эти шаги, вы успешно конфигурировали ваш репозиторий для работы с Python. Теперь вы готовы к разработке, тестированию и сотрудничеству со своими командами.

Добавление исходных файлов проекта

Для успешного развертывания и тестирования вашего проекта на GitHub Enterprise Server 38, необходимо добавить все исходные файлы проекта в ваш репозиторий. Исходные файлы, включая код, скрипты, конфигурационные файлы и любую другую необходимую информацию, позволяют другим разработчикам воссоздать ваш проект и работать с ним.

Процесс добавления исходных файлов проекта включает в себя следующие шаги:

1. Откройте страницу вашего репозитория на GitHub Enterprise Server 38.
2. Нажмите на кнопку "Add file" в верхнем меню репозитория.
3. Выберите "Upload files", чтобы добавить файлы в репозиторий из вашего локального хранилища.
4. Перетащите файлы или выберите их в окне диалога.
5. Введите описание коммита и выберите "Commit changes", чтобы добавить файлы в ваш репозиторий.

После успешного добавления файлов в ваш репозиторий, они будут доступны для всех пользователей, имеющих доступ к вашему проекту. Вы можете использовать функции и инструменты GitHub Enterprise Server 38 для управления добавленными файлами, а также для управления версиями исходного кода в вашем репозитории.

Убедитесь, что вы добавляете только необходимые исходные файлы проекта и избегайте добавления конфиденциальной или чувствительной информации. Регулярно проверяйте и обновляйте репозиторий, чтобы включить все изменения и поддерживать актуальность вашего проекта на GitHub Enterprise Server 38.

Написание тестов для Python проекта на GitHub Enterprise Server 3.8

Для написания тестов в Python проекте на GitHub Enterprise Server 3.8 рекомендуется использовать стандартный модуль unittest. Он предоставляет необходимые классы и методы для создания и организации тестовых сценариев.

Создание теста включает определение класса, наследующегося от unittest.TestCase. Внутри этого класса определяются методы, которые выполняют конкретные проверки или вызовы функций для проверки корректности работы программы.

Пример тестового класса:

import unittest
class MyTestCase(unittest.TestCase):
def test_addition(self):
self.assertEqual(2 + 2, 4)
def test_subtraction(self):
self.assertEqual(5 - 3, 2)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()

Здесь мы определяем класс MyTestCase, который наследуется от unittest.TestCase. Внутри него есть два метода тестирования: test_addition и test_subtraction. Каждый из них содержит одно или несколько проверок с использованием методов assertEqual() для сравнения ожидаемого и фактического значения.

Для запуска тестов используется метод unittest.main(), который запускает все тестовые методы внутри класса.

Результаты выполнения тестов отображаются в командной строке: каждый тест, который завершился успешно, помечается зеленым цветом, а неудачные тесты - красным.

При написании тестов следует учитывать следующие рекомендации:

• Тесты должны быть независимыми и не должны взаимодействовать друг с другом.
• Каждый тест должен тестировать только один аспект функциональности программы.
• Тесты должны быть понятными и легко читаемыми. Используйте понятные названия методов тестирования и комментарии по необходимости.
• Покройте тестами как можно больше вариантов использования и обрабатываемых условий, чтобы повысить уверенность в корректности вашего кода.
• Регулярно запускайте тесты во время разработки, чтобы быстро обнаружить и исправить возможные ошибки.

При написании и проведении автоматического тестирования для вашего Python проекта на GitHub Enterprise Server 3.8, будьте внимательны и следуйте принципам разработки DevOps для достижения максимальной надежности и качества вашего кода.

Выбор и настройка тестового фреймворка

unittest является встроенным модулем в стандартной библиотеке Python. Он предоставляет основные функциональные возможности для написания и запуска тестов. Его синтаксис основан на создании классов тестов и использовании методов-тестов с определенными ассертами для проверки ожидаемых результатов. Встроенная поддержка отчётности и интеграции с другими инструментами делает unittest стабильным выбором для многих разработчиков.

pytest является более простым и гибким фреймворком для тестирования в Python. Он имеет богатый набор функциональных возможностей, включая параметризацию тестов, автоматическое обнаружение и запуск тестов, а также расширяемость через множество плагинов. Синтаксис pytest более прост и интуитивен, что может существенно упростить написание тестов.

nose является ещё одним популярным фреймворком для тестирования в Python. Он предоставляет аналогичный синтаксис и функциональность как у unittest, но с возможностью автоматического обнаружения и запуска тестов, а также поддержкой плагинов, которые могут добавлять новые возможности и интегрировать nose с другими инструментами.

После выбора тестового фреймворка необходимо его настроить для использования в вашем проекте. Обычно это включает в себя создание конфигурационного файла или использование инструментов командной строки для указания путей к тестовым файлам и настройки различных параметров фреймворка.

Ссылки на официальную документацию каждого фреймворка предоставляют подробную информацию о его возможностях, синтаксисе и примерах использования. Используйте эти ресурсы для более глубокого понимания и настройки выбранного фреймворка.

Создание тестовых классов и методов

Для создания тестов в Python используется модуль unittest. Он предоставляет функционал для написания тестового кода и запуска его в автоматическом режиме.

Для начала создадим класс, который будет содержать тестовые методы. Назовем его, например, TestExample. Внутри класса создадим методы для тестирования различных функций и методов.

Например, создадим метод test_sum, в котором будем тестировать функцию sum. В этом методе мы будем вызывать функцию sum с различными наборами аргументов и проверять, что результат совпадает с ожидаемым:

import unittest
class TestExample(unittest.TestCase):
def test_sum(self):
self.assertEqual(sum([1, 2, 3]), 6)
self.assertEqual(sum([-1, 0, 1]), 0)
self.assertEqual(sum([10, -5, 2]), 7)

Для проверки совпадения результатов используется метод assertEqual, который сравнивает два значения и выдает ошибку, если они не совпадают.

Методы тестирования можно добавить сколько угодно, в зависимости от количества функций и методов, которые нужно протестировать. Каждый метод тестирования должен начинаться с префикса "test_".

После создания всех методов тестирования можно запустить тесты. Для этого можно воспользоваться специальной утилитой, например, командной строкой или интегрированной средой разработки.

При запуске тестов будет создан экземпляр класса TestExample и будут последовательно вызываться все его методы, начинающиеся с префикса "test_". Если в каком-то методе возникнет ошибка, тест прервется, и вы увидите сообщение о том, что тест не прошел.

Таким образом, создание и использование классов и методов для тестирования позволяет сделать ваш код более надежным и устойчивым к ошибкам. Вы можете создавать тесты для любого количества функций и методов, и при необходимости легко добавлять новые тесты.

Запуск и проверка тестов

Для запуска и проверки тестов в проекте Python на GitHub Enterprise Server 38 необходимо выполнить следующие шаги:

1. Установите все необходимые зависимости и библиотеки для проекта.
2. Откройте командную строку или терминал и перейдите в корневую директорию проекта.
3. Выполните команду для запуска тестов, например:

   python -m unittest test_module.py

   Замените test_module.py на соответствующий модуль или файл с тестами.
4. Дождитесь выполнения всех тестов. Результаты будут отображены в терминале.

После выполнения всех тестов вы можете проанализировать результаты и проверить, прошли ли тесты успешно или есть ошибки. В случае возникновения ошибок, выполните необходимые исправления и повторите шаги снова.

Также, вы можете использовать интеграции с системами непрерывной интеграции (CI) для автоматического запуска и проверки тестов при каждом коммите или пуше кода.

Запуск и проверка тестов - важная часть разработки программного обеспечения на Python. Они помогают обнаружить ошибки и увериться в корректной работе вашего кода. Поэтому не забывайте выполнять тесты перед каждым релизом или обновлением проекта.

Интеграция тестов в процесс разработки на GitHub Enterprise Server 3.8

С помощью GitHub Actions вы можете настроить автоматизированные рабочие процессы, которые будут выполнять тесты вашего кода при каждом обновлении или коммите в вашем репозитории. Вы можете настроить тестовые скрипты для запуска в различных окружениях и конфигурациях, чтобы обеспечить полное тестирование вашего приложения.

GitHub Enterprise Server 3.8 также предлагает возможность установки статуса выполнения теста прямо в вашем репозитории. Это удобно для всех членов вашей команды, так как они могут видеть состояние теста и знать, что их изменения успешно прошли или нет. Также вы можете настроить уведомления о результатах тестов, чтобы быть в курсе всех изменений в вашем коде.

Интеграция тестов в процесс разработки на GitHub Enterprise Server 3.8 помогает вам поддерживать высокое качество вашего кода и обеспечивает безопасное развертывание в продакшн-среду. С тестами вы можете быть уверены, что ваше приложение работает правильно и не вызывает непредвиденных ошибок. Начните использовать интеграцию тестов в GitHub Enterprise Server 3.8 сегодня и улучшите свой процесс разработки.