[python] tox에서의 테스트 결과를 데이터베이스에 저장하고 분석하는 방법은 무엇인가요?

22 Dec 2023

python

1. Tox 환경 구성

Tox를 사용하여 여러 환경에서 테스트를 실행하도록 구성합니다. 이를 위해 tox.ini 파일을 사용하여 Tox 환경을 정의하고 필요한 테스트 스위트와 의존성을 명시합니다.

[tox]
envlist = py37, py38, lint

[testenv]
deps =
    pytest
    pytest-cov
commands = pytest --cov=my_package tests/

2. 테스트 결과 저장

Tox 테스트 결과를 저장하기 위해, 테스트 실행 스크립트를 확장하여 각 테스트 결과를 데이터베이스에 기록하는 코드를 추가합니다. 이를 통해 테스트 결과와 커버리지 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 파이썬에서는 일반적으로 SQLAlchemy를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용합니다.

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine('sqlite:///test_results.db', echo=True)
Base = declarative_base()

class TestResult(Base):
    __tablename__ = 'test_results'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    test_name = Column(String)
    result = Column(String)

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Add code to record test results in the database

3. 분석 및 시각화

데이터베이스에 저장된 테스트 결과를 분석하고 시각화하기 위해 데이터베이스 질의를 사용하여 필요한 정보를 추출합니다. 이를 pandas와 matplotlib 같은 라이브러리를 사용하여 분석하고 시각화할 수 있습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Query test results from the database
results = session.query(TestResult).all()
df = pd.DataFrame([(r.test_name, r.result) for r in results], columns=['test_name', 'result'])

# Analyze and visualize the test results using pandas and matplotlib

이러한 단계를 거쳐 Tox에서의 테스트 결과를 데이터베이스에 저장하고 분석할 수 있습니다. 도움이 되었기를 바라며, 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 물어보세요.