在 GitLab 顯示測試覆蓋率:以 Go 為例

在 GitLab 顯示測試覆蓋率:以 Go 為例
Photo by Lukas Blazek / Unsplash

對現代開發者來講,單元測試已經不是可選,而是必備了。單元測試能保護程式碼,讓錯誤提早現形,也能讓重構時更安心。通常我們在評估單元測試的執行狀況時,會用 coverage 當成其中一項指標。當然,coverage 還是會有一些使用的場合跟侷限,當談到專案落地,可能大家會想知道的是,coverage 該怎麼使用,才能幫助到專案?

開發、審查、回顧

我們先來看看什麼時候會需要知道 coverage?通常依照團隊的工作流程,將它分為三個階段:開發、審查、回顧。每個階段關注的場景會略有不同。

一個一個講。對開發中情形,開發者想知道的是剛寫完的邏輯是否能正常運行,有沒有對應的測試,覆蓋範圍是否已經足夠,如果還有條件分支沒覆蓋到的話,是哪裡?是不是每個錯誤都有處理了。這時最需要的是,codebase 要能 highlight 剛剛講的資訊,幫助開發者一眼掌握。

當開發完成,feature branch 被提交到原始碼管理系統,例如 GitLab,會需要一名 Reviewer 來負責審查。審查過程中,Reviewer 會看 coverage 來評估代碼品質,像是提交版本的覆蓋率是多少?跟前一版本比較起來,覆蓋率有沒有下降?哪些新寫的代碼是沒有覆蓋到的?

而當專案進展到一個 Milestone,專案負責人想要回顧專案執行狀況,以安排接下來的計畫,這時會需要先蒐集一些資訊。通常 codebase 覆蓋率可能會被當成某種品質指標,用來放進關鍵結果中。

解題思路

當我們釐清需求與場景後,接著可以來想解法了。

開發中的場景很單純,因為現在的 Editor 或 IDE 幾乎都有提供相關的插件,讓開發者能自行驗證,以 VSCode 來說,如果你有安裝官方的 Go 語言 Extension,它就能支援單元測試。如果你沒有,那也不要緊,因為 Go 已經幫你將測試工具整合進 CLI,只要自行呼叫就可以了。

~/git/ken/test-server: go test -coverprofile=c.out ./...                                                                                                
?       test-server     [no test files]
?       test-server/cmd/server  [no test files]
?       test-server/internal/config     [no test files]
?       test-server/internal/handler    [no test files]
ok      test-server/internal/service    0.437s  coverage: 88.2% of statements

審查中的場景比較麻煩,畢竟各家版控服務都不相同,需要在意的點也不同,以 GitLab 為例,Reviewer 需要知道的是 MR 時,整體的 coverage 有多少?哪些代碼有覆蓋哪些沒有?GitLab 文件中有兩個功能看起來不錯,第一個是 Merge request test coverage results,能抓出 coverage 的數值

If you use test coverage in your code, you can use a regular expression to find coverage results in the job log. You can then include these results in the merge request in GitLab.

第二個是 Test coverage visualization,能在 MR 的 diff view 中呈現覆蓋的程式碼

With the help of GitLab CI/CD, you can collect the test coverage information of your favorite testing or coverage-analysis tool, and visualize this information inside the file diff view of your merge requests (MRs). This will allow you to see which lines are covered by tests, and which lines still require coverage, before the MR is merged.

效果類似這樣

至於當我們需要回顧時,最好在專案首頁有一行類似 Metric 的字說明現況,即使沒接觸專案的人,也能知道專案的健康度。這個很適合用 Badge 來展現,通常 Badge 會貼在 Readme 上,而 Readme 會被 GitLab 自動放在專案首頁

當然,如果可以,我們也會想分析專案的趨勢,是不是朝向健康的方向走,如果沒有,也許透過一些改善方式,例如講解 unit test 的概念、使用手法等等,來幫助團隊往前走。這時候 GitLab 的 Analytic 就很好用,可以用來觀察長期趨勢。

開始動手

方法擬定後,開始來動手吧。

假設你的 IDE 是 VSCode,可以到 Extension 安裝 Go 語言的延伸套件,然後在 test file 上應該能看到 run package tests,執行後專案內就會 highlight coverage,有覆蓋的部分是綠底,沒覆蓋則是紅底。

也可以在 Output Tab 看到呼叫指令

Running tool: C:\Users\ken\.g\go\bin\go.exe test -timeout 30s -coverprofile=C:\Users\ken\AppData\Local\Temp\vscode-goK1REdF\go-code-cover ken-test/pkg/app/usecase

ok      ken-test/pkg/app/usecase    0.523s  coverage: 14.6% of statements

原理是用 UI 的方式調用底層的 go test,產生 coverprofile 後,再將它餵給 VSCode。

VSCode 怎麼知道 test 時經過哪些路徑呢?這裡的重點是 coverprofile,內容類似

mode: set
app-test/internal/app/usecase.go:12.92,14.16 2 0
app-test/internal/app/usecase.go:17.2,17.25 1 0
app-test/internal/app/usecase.go:14.16,16.3 1 0
app-test/internal/app/usecase.go:20.102,21.32 1 0

Go 用來產生 coverprofile 的命令是

go test -coverprofile=coverage.txt ./...

同理可證,如果 VSCode 吃 coverprofile 能 highlight coverage,只要餵 GitLab 同樣的檔案,GitLab 應該能做到同樣的效果。不過事情沒這麼美好。查詢說明文件,發現

For the coverage analysis to work, you have to provide a properly formatted Cobertura XML report to artifacts:reports:coverage_report.

意思是,原生的 coverprofile 格式,GitLab 是不接受的。需要將它轉換成 Cobertura format 並提供給 GitLab。

Cobertura 是什麼東西?參考 GitHub 的專案

Cobertura is a free Java code coverage reporting tool. It is based on jcoverage 1.0.5. See the Cobertura web page and wiki for more details.

Cobertura 是西班牙語 coverage 的意思,它是一套 Java 的 coverage 報告工具。Jenkins 使用它產出的報告來呈現 coverage,也因為 Jenkins 的使用者眾多,支援的場景比較齊全,GitLab 為了讓專案無痛轉換,也支援了 Cobertura 的格式,它的長相是這樣

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE coverage SYSTEM "[http://cobertura.sourceforge.net/xml/coverage-04.dtd](http://cobertura.sourceforge.net/xml/coverage-04.dtd)">
<coverage line-rate="0.21586345" branch-rate="0" version="" timestamp="1664528908194" lines-covered="215" lines-valid="996" branches-covered="0" branches-valid="0" complexity="0">
  <sources>
    <source>D:\git\ken\ken-test</source>
  </sources>
  <packages>
    <package name="ken-test/pkg/app/repository" line-rate="0.30869564" branch-rate="0" complexity="0">
      <classes>
        <class name="Sdk" filename="pkg/app/repository/repo_data.go" line-rate="0.9423077" branch-rate="0" complexity="0">
          <methods>
            <method name="GetDataPage" signature="" line-rate="0.9423077" branch-rate="0" complexity="0">
              <lines>
                <line number="14" hits="1"></line>
                <line number="15" hits="1"></line>
...

可以看出內容跟 Go 原生的 coverprofile 接近,只是改成用 XML 的格式。

要將 coverprofile 轉成 Cobertura,GitHub 有現成的工具

go install github.com/boumenot/gocover-cobertura@latest
gocover-cobertura < coverage.txt > coverage.xml

轉換後,只要將這個檔案餵給 GitLab 就可以了。當然,我們希望這些事情都可以串進 CI Pipeline 自動完成,從 GitLab 的流程來思考的話,我們會需要個 test stage,該 stage 下有個 job,用來產出 coverage.xml,並將產出物提交給 GitLab Server,而 GitLab 自動根據這份文檔,顯示對應的資訊。

這些邏輯變成 gitlab-ci.yml 後,會是

stage:
  - test

code_coverage_report:
  stage: test
  script:
    - go test ./... -coverprofile=coverage.txt -covermode count
    - go install github.com/boumenot/gocover-cobertura@latest
    - $GOPATH/bin/gocover-cobertura < coverage.txt > coverage.xml
  artifacts:
    reports:
      cobertura: coverage.xml 

關於 Badge 呢,如法炮製,加入一個 job 來處理,這個就比較單純了,因為 Badge 是由 GitLab Server 自己產生,我們只要更新它對應的變數就好,也就是只是要抓一個數字而已,它抓數字的方式也很有意思,是用 console output 跟 regexp 來抓,想想也挺合理,它不在乎你的輸出格式是什麼,也不在意怎麼 Parse,只要告訴它要抓的值就可以,這樣的設計為不同語言都提供了彈性。

coverage:
  stage: test
  script:
  - go tool cover -func=coverage.txt
  coverage: '/total:\s+\(statements\)\s+(\d+.\d+\%)/'

當然最後不要忘記,Readme 中要加上 Badge

[![Coverage Report](<https://gitlab.com/ken00535/demo-tools/badges/master/coverage.svg>)](<https://gitlab.com/ken00535/demo-tools/commits/master>)

結語

簡單說明由需求到落地的思考過程。這套思路是用資訊架構三本柱的「場景」「使用者」「內容」來分的,嘗試先定義出場景跟使用者關心的事,再來補齊相關的內容。不得不說確實好用,當場景拆解出來後,要求的資訊也跟著水落石出。例如我原本沒想過用 Cobertura 的格式,可是當知道需要顯示 Line Hit 時,就開始研究其他家的做法,也開始好奇 Go 的 Built-in Tool 有沒有支援類似的場景。

我猜 coverage 應該還有些不同的應用,像是不單判斷有沒有覆蓋,還更進一步用 heatmap 來呈現;或者是將 coverage trend 跟 issues 的發生頻率做比對,證明 unit test 對品質的有效性。希望大家看完這篇後,也能找到適合自己團隊的用法。

Reference

Read more

Weekly Issue 第 9 期:Ghost 發布 6.0 版本

Ghost Release 新版了!距離上次大版號更新,已經過了 3 年多,這幾年來,創作者經濟變化得很快,Ghost 也嘗試讓創作者更容易經營自己的內容。 我會等 6.0 發布一陣子,穩定下來後才會更新。很期待他們下一步會是什麼。 🗞️ 熱門新聞 Ghost 6.0 Ghost Release 6.0。 兩個重量級更新:支援 ActivityPub,讓 Ghost 可以 Leverage 社群媒體分發渠道;以及內建 Analytics,支援流量分析。這剛好就是兩個我最想要的功能,Great Work。 常說經營內容的痛點在,不知道如何發佈內容,不知道訪客從哪來。當然這都可以用工具協助,例如設定 GA、或者使用 Postiz 等來經營社群,可是我覺得一個好的平台應該要替創作者處理掉這些事,Ghost

By Ken Chen

Weekly Issue 第 8 期:數位時代的遷徙自由

以前在開發內容平台產品時,常常想,如果有天我們的使用者要離開平台,他們擁有自由嗎?在現代,數位創作者有點像是佃農,替平台生產內容,可是因為數位落差,他們沒有移動的能力。 隨著時代進步,法規應該要與時俱進,這期選了數位部的公告草案,告訴我們科技與制度可以如何相輔相成。 另外,從本期開始,加入了目錄大綱,希望讓讀者閱讀時能更容易在不同議題間切換。 🗞️ 熱門新聞 社交資料可攜權與互通性 在唐鳳那看到這則消息,最近衛城出版編輯的帳號被無預警停權,引發討論,我自己也常常焦慮,當使用這些便利的平台服務時,我們是不是交出一些沒意識到的權利? 身為個人,可行的策略是,在發布內容到平台前,先保留一份在自己手中,但這其中的不平等顯而易見。《數位選擇法案》讓我理解到,創作者有機會在一個更好更平等的環境下創作。 我希望台灣也能有這樣的一天。 I gave the AI arms and legs – then it rejected me 在 HN 上看到的新聞,有名開發者發現自己的函式庫被用在 Claude

By Ken Chen

Weekly Issue 第 7 期:從 GitHub Spark 看 Prompt 工程

近期開始有人建議用 Context Engineering 來取代 Prompt Engineering,的確相較於 Prompt,Context 是更精確的用詞。前一期也提到,當 Duolingo 的 CEO 被問到 AI 是否只是模型套皮時,他也說模型一定有影響,但更多是關乎你的 Context。 那麼,業界現在是如何看待 Prompt 的呢?Github Spark 跟 V0 的例子或許能提供一些參考。 🗞️ 熱門新聞 Using GitHub Spark to reverse engineer GitHub Spark GitHub Spark 最近推出公開預覽,讓你可以用 prompt 直接開發應用。 作者用逆向工程,找出 Spark 的 system

By Ken Chen

Weekly Issue 第 6 期:Duolingo CEO 看 AI 與遊戲化

現在是 AI 時代,大家都在想怎麼讓自己的產品跟 AI 掛勾,但具體要怎麼做呢?背後的思考有哪些?Duolingo 給出他們自己的觀點。 例如,現在的產品是否只是 AI 套皮,你接收使用者的問題,套上自己的提詞後,拿去給 OpenAI,要它回答你?在現在百家爭鳴的情況下,選擇哪個模型會有差嗎?AI 能帶來新用戶與新營收嗎?等等。 另外本週也選了一篇少數派的文章,談 AI 對 RSS 的影響,對 RSS 未來方向有興趣的人不妨看看。 🗞️ 熱門新聞 Duolingo CEO Luis von Ahn wants you addicted to learning Duolingo CEO 專訪,相當紮實,推薦閱讀。 「對我們來說,

By Ken Chen