介绍
利用 pylint 和 pytest，分别作为 python 代码规范检查和单元测试工具，并通过 与
jenkins 实现 python 持续集成
pylint 介绍
pylint 是一个 Python 代码分析工具，它分析 Python 代码中的错误，查找不符合代码风格标准（Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8，具体信息，请参阅参考资料）和有潜在问题的代码。
- pylint 是一个 Python 工具，除了平常代码分析工具的作用之外，它提供了更多的功能：如检查一行代码的长度，变量名是否符合命名标准，一个声明过的接口是否被真正实现等等。
- pylint 的一个很大的好处是它的高可配置性，高可定制性，并且可以很容易写小插件来添加功能。
- 目前在 PyCharm 插件中集成了 pylint。
- pylint 输出结构共有 4个 级别，分别是 C:Convention, R:Refactor, W:Warning, E:Error。
pytest 介绍
pytest 是一个非常成熟的全功能的 python 测试框架，主要特点有以下几点：
- 简单灵活，容易上手，文档丰富；
- 支持参数化，可以细粒度地控制要测试的测试用例；
- pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展，比较好用的如pytest-selenium（集成selenium）、pytest-html（完美html测试报告生成）、pytest-rerunfailures（失败case重复执行）、pytest-xdist（多CPU分发）等；；
- 可以很好的和 CI 工具结合，例如 jenkins
jenkins 集成 pylint 和 pytest
1.打开 jenkins，进入 job 页面
2.点击 “配置”
下面的配置都是在这里页面
3.配置 job 的源码
参考：
4.配置 job 的构建
(1).增加构建步骤，选择 “执行 shell”
分别介绍一下命令
(2).添加 docker-compose 命令，启动镜像
docker-compose up -d
docker-compose 请参考
https://blog.csdn.net/pushiqiang/article/details/78682323
(3).添加 docker exec 命令，进入容器
docker exec -it <CONTAINER ID> /bin/bash
(4).添加 pylint 命令，配置代码规范检查
--evaluation="error + warning + refactor + convention" 输出代码规范检查 4种 问题格式,后期集成到流水线与阈值判断要用
pylint $(find . -name "*.py") -f parseable -d I0011,R0801 --evaluation="error + warning + refactor + convention" | tee pylint.log
pylint.log：代码规范检查输出报告
(5).添加 pytest 命令，配置单元测试
py.test test --junit-xml=report.xml --cov-report=xml --cov=./
report.xml：单元测试结果报告
covage.xml：单元测试覆盖率报告，其中覆盖率值后期集成到流水线与阈值判断要用
4.配置 job 的构建后操作
(1).增加构建后操作步骤
(2).选择 Report Vioations，集成代码规范检查报告
(3).选择 Publish JUnit test result report，集成单元测试结果报告
(4).选择 Publish Cobertura Coverage Report，集成单元测试覆盖率报告
