Matplotlib 在Travis CI 中的测试

Matplotlib 是Python 编程语言中最常用的绘图库之一。但是Matplotlib 在不同的操作系统和Python 版本中可能会产生不同的绘图结果，因此为了确保Matplotlib 可以在不同的环境中正常工作，我们需要对其进行单元测试。在持续集成中，Travis CI 是目前用的最广泛的平台之一，可以帮助我们自动化测试并确保代码的质量。下面将讲述如何在Travis CI 中对Matplotlib 进行测试。

阅读更多：Matplotlib 教程

在Travis CI 中设置测试环境

在实施Matplotlib 测试之前，我们需要在Travis CI 中设置测试环境。对于Matplotlib，我们需要测试不同的操作系统和Python 版本。以下是在Travis CI 中设置测试环境的步骤：

步骤 1：创建 .travis.yml 文件

首先，在项目的根目录下创建一个名为 .travis.yml 的文件。该文件将包含Build Matrix，包括各个操作系统和Python 版本。以下是示例 .travis.yml 文件的基本结构：

os:
- linux
- osx

language: python

python:
- 3.6
- 3.7
- 3.8
- 3.9

matrix:
  include:
  - os: linux
    dist: xenial
    python: 3.9
  - os: osx
    osx_image: xcode12
    language: shell

install:
- pip install pytest
- pip install matplotlib

script:
- pytest

出现在 os: 下的都是不同操作系统（Linux 和 macOS）。

在 python: 下，我们指定 Python 版本。

在 matrix: 下，我们可以指定需要在不同操作系统版本和Python 版本下测试的版本。

在我们的示例中，操作系统和Python 版本组合的 Build Matrix 对于 Matplotlib 是足够的。

步骤 2：将 .travis.yml 文件推送到GitHub 存储库

在 .travis.yml 准备好之后，我们可以将文件推送到我们的存储库并将存储库连接到Travis CI。

在 Travis CI 中，转到您的个人资料页面，然后单击“+加入仓库”。

选择要连接到Travis CI 的存储库，然后启用CI 服务。

完成后，您会收到有关存储库的Travis CI 集成的电子邮件通知。

编写 Matplotlib 测试

有了.ci.yml 文件之后，我们需要创建测试文件。以您自己的喜好为准，但是以下是Matplotlib 测试文件的一个简单示例。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def test_matplotlib():
    x = np.linspace(0, 10, 100)
    y = np.sin(x)
    plt.plot(x, y)
    plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个简单无误的 Matplotlib 图形来测试它是否能在 Travis CI 中正常运行。将其保存为名为 test_matplotlib.py 的文件。

运行 Matplotlib 测试

我们已经定义了测试环境，编写了一个测试文件，现在可以运行测试并查看 Matplotlib 是否在Travis CI 中正常工作。Travis 将自动从存储库获取 .travis.yml 文件并使用它，然后运行所有测试。在Travis CI 上查看构建状态。

测试完成后，如果测试有错误或失败，Travis CI 将给出详细的错误消息。如果所有测试都通过，则构建成功！

可以在Travis CI 的左侧边栏中查看单个构建的详细信息。如果要进一步调试问题，可以单击“Console Output”链接，在另一个新窗口中查看日志。

总结

在本文中，我们了解了如何使用 Travis CI 对Matplotlib 进行测试。我们首先介绍了如何在 .travis.yml 文件中设置测试环境，包括不同的操作系统和 Python 版本。接着，我们创建了一个简单的 Matplotlib 测试文件并展示了如何在 Travis CI 中运行测试。通过这个流程，可以确保 Matplotlib 在不同的环境中正常工作并有助于提升代码的稳定性和可靠性。