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这篇博文将与你分享如何在 Python 项目中搭建起 GitHub Actions 工作流，以确保你写出的代码既优雅，又符合所有最佳实践，且已经过完备测试。
作者 | Wojciech Krzywiec
译者 | 香槟超新星，责编 | 郭芮
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
转载编辑 | 进击的coder
以下为译文：
如何确保我的代码是高质量的？ 如何确保我的代码风格与官方指南PEP 8一致？ 以及如何检查代码的测试是否完备？
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如何集成 CodeFactor——一个可以在你的代码中发现潜在bug的工具；
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如何设置 wemake-python-styleguide GitHub Actions 工作流（用以检查你的代码是否符合 PEP 8）；
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如何运行单元测试并通过 Codecov 报告覆盖范围。
在接下来的步骤中，我默认你已经在 GitHub 上有一个 Python 项目了。如果你没有的话，就请先创建一个吧。
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actions / checkout @ v1——必须让 GitHub Actions 工作流知道它可以使用库中的代码
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使用 actions/setup-python@master 的 Set up Python 配置好一个 Python 版本，在本例中为使用的是 python-version: 3.8。
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Run unit tests 将运行位于项目中的所有单元测试。为此，我使用的是 pytest，首先需要安装 pip install pytest，以便可以运行下一个命令 pytest。如果这一步上有任何一个测试失败，则下一个测试将不会运行。
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Wemake Python Styleguide 的这一个步骤是我们最感兴趣的。它使用wemake-services/wemake-python-styleguide@0.13.4 操作，这是工作流的基本组成单位。你可以在GitHub Marketplace上找到它们
（https://github.com/marketplace?type=actions）
就像上述提到的一样（https://github.com/marketplace/actions/wemake-python-styleguide）。将此代码配置为（with 语句）以使用github-pr-review reporter，就可以在 code review 中启用内联注释了。在官方网站上可以找到更多受支持的 reporter 选项。最后，此工作流需要传递你的 GIHUB_TOKEN，这就是添加 env 语句的原因。
为了测试它的运行，你需要创建一个新的 branch，提交一些更改并将其推送到 GitHub。然后创建一个 pull request，就能触发此工作流了。要检查它，请转到项目中的“Actions”选项，如果一切顺利则应如下图所示：
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uses: actions/checkout@v1——这个步骤，跟上次一样，也只是为了告诉 GitHub Actions 我们要使用当前库里的文件
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uses: actions/setup-python@master——这个步骤之前也提到过，这里我们设置的 Python 版本是 3.8
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然后是一个新步骤，负责生成覆盖率报告（Generate coverage report）；这包含一系列脚本，涵盖了安装 pytests（pip install pytest），pytest-cov（pip install pytest-cov）和运行实际测试（pytest-cov =./-cov-report = xml），
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最终，生成的测试覆盖率报告可以上传到 Codecov（Upload coverage to Codecov）。在这里我们使用 uses: codecov / codecov-action @ v1（https://github.com/marketplace/actions/codecov）。在其中，我们提供 3 个参数：token: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}，取值自我们放置在 GitHub Secrets 保管库的文件，（之前的步骤生成的）测试覆盖率报告的位置是file：./coverage.xml，而 flags：unittests 是对我们的单元测试进行分组的标志。
要进行测试，你需要将一些提交 push 到 master branch。这可以直接在你的本地库中完成，也可以通过合并一个 pull request 完成。如果一切顺利，那页面应该是像这样的：
● 80%的人都不知道，全球Python库下载前10名
● 我珍藏的一些好的Python代码，技巧|上篇
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本篇文章来源于: 菜鸟学Python
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