Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een geautomatiseerde workflow voor unit testing die aansluit bij jouw ontwikkelomgeving met GitLab CI/CD, Kubernetes, en Python: 1. Automatisch triggeren van tests bij codewijzigingen: - Gebruik GitLab CI/CD-pipelines die automatisch worden gestart bij push naar specifieke branches (bijvoorbeeld main of develop). - Definieer in je `.gitlab-ci.yml` bestand een job die de unit tests uitvoert bij elke codewijziging. 2. Tools en frameworks: - Testing framework: Gebruik `pytest` voor het schrijven en uitvoeren van je unit tests. - Test coverage: Gebruik `pytest-cov` om de testdekking te meten. - Containerisatie: Bouw een Docker-image met alle benodigde dependencies (Python, pytest, etc.) en gebruik dit image in je CI/CD pipeline. - Kubernetes: Je kunt tests lokaal uitvoeren binnen een container of in een Kubernetes pod, afhankelijk van je setup. 3. CI/CD pipeline configuratie: ```yaml stages: - test test_job: stage: test image: python:3.11 before_script: - pip install --upgrade pip - pip install pytest pytest-cov script: - pytest --cov=je_package --junitxml=report.xml artifacts: when: always reports: junit: report.xml paths: - .pytest_cache/ - report.xml coverage: /TOTAL\s+\d+\s+\d+\s+(\d+%)/ # Voor het tonen van coverage percentage ``` - Hiermee worden tests automatisch gestart bij elke push. 4. Testresultaten verzamelen en analyseren: - Gebruik de `JUnit` rapporten (`report.xml`) die pytest genereert en upload deze als artefacten. - In GitLab kun je de rapporten bekijken en trendanalyses uitvoeren. - Voor uitgebreide analysedoeleinden kun je tools zoals SonarQube integreren voor codekwaliteit en testdekking. - Monitor de testresultaten en coverage percentage via GitLab's UI en stel drempels in om kwaliteitsbewaking te automatiseren. 5. Extra aanbevelingen: - Voeg geautomatiseerde checks toe voor codekwaliteit, bijvoorbeeld met `flake8` of `pylint`. - Gebruik branch policies en merge requests met automatische tests om codekwaliteit te bewaken voordat code wordt samengevoegd. - Overweeg het gebruik van Kubernetes testclusters of -namespaces om tests in een omgeving te draaien die lijkt op productie. Door deze workflow te implementeren zorg je dat elke codewijziging automatisch wordt getest, dat je testresultaten overzichtelijk worden verzameld en dat je de kwaliteit van je code continu kunt bewaken.

Zeker, ik help je graag een robuuste geautomatiseerde unit test-workflow te ontwerpen voor jouw omgeving. Hier is een stapsgewijze handleiding: --- ### **1. Tools & Frameworks Keuze (Python)** - **Testing Framework:** pytest (de facto standaard voor Python - flexibel, uitgebreid plugin-ecosysteem) - **Test Runner:** pytest zelf (vervangt unittest) - **Coverage Tool:** pytest-cov (geïntegreerd met pytest voor code coverage rapportage) - **Mocking:** unittest.mock (standaard in Python) of pytest-mock - **Extra:** Factory Boy voor testdata, Faker voor realistische testdata --- ### **2. Workflow Automatisering in GitLab CI/CD** Creëer een `.gitlab-ci.yml` bestand in je root directory: ```yaml stages: - test unit_tests: stage: test image: python:3.11-slim # Gebruik gewenste Python versie before_script: - apt-get update -qy && apt-get install -qy git # Indien nodig voor dependencies - pip install -r requirements.txt - pip install pytest pytest-cov script: - pytest --cov=./src # Pas pad aan naar je source code --cov-report=xml:coverage.xml --cov-report=html -v tests/unit/ # Pas pad aan naar je unit tests artifacts: paths: - coverage.xml - htmlcov/ reports: coverage_report: coverage_format: cobertura path: coverage.xml rules: - if: $CI_COMMIT_BRANCH == $CI_DEFAULT_BRANCH # Altijd runnen op main branch - if: $CI_PIPELINE_SOURCE == 'merge_request_event' # Run bij merge requests - if: $CI_COMMIT_BRANCH != $CI_DEFAULT_BRANCH # Optioneel: run ook op feature branches ``` --- ### **3. Test Triggers & Regels** De workflow wordt automatisch getriggerd bij: - **Elke push naar de main branch** - **Elke Merge Request** (belangrijkste trigger voor kwaliteitscontrole) - Optioneel: pushes naar feature branches (configureerbaar via `rules`) --- ### **4. Testresultaten Verzamelen & Analyseren** **A. In GitLab zelf:** - **Pipeline Overview:** Zie directe status (pass/fail) in CI/CD > Pipelines - **Coverage Visualisatie:** GitLab toont coverage percentage in merge requests en pipeline overview - **Artifact Downloads:** Download de volledige HTML coverage report via pipeline artifacts **B. Met geïntegreerde tools:** - **Merge Request Widgets:** Testresultaten en coverage verschijnen direct in MR overview - **Quality Gates:** Stel minimum coverage eisen in via `pytest --cov-fail-under=80` **C. Voor geavanceerde analyse:** - Integreer met **SonarQube** voor diepgaande kwaliteitsmetingen - Gebruik **Elastic Stack** (ELK) voor gecentraliseerde test logging als je complexe test suites hebt - Configureer **GitLab Badges** voor test status en coverage in je README --- ### **5. Kubernetes Integratie Tips** - Gebruik **GitLab Kubernetes Agent** voor naadloze integratie - Voor complexe testomgevingen: gebruik **ephemeral test namespaces** in Kubernetes - Overweeg **test containers** in Kubernetes voor integratietests (aparte stap na unit tests) --- ### **6. Best Practices voor Bewaking** 1. **Definieer KPI's:** - Test coverage percentage (streef naar >80%) - Test failure rate - Test uitvoeringstijd 2. **Configureer Notificaties:** - Slack/Teams alerts voor failed tests - Email notificaties voor coverage daling 3. **Gebruik GitLab Features:** - **CI/CD Analytics** voor trendanalyse - **Merge Request Approvals** vereisen voor failed tests 4. **Understeunende scripts:** - Pre-commit hooks voor lokale test uitvoering - Cleanup scripts voor test artifacts in Kubernetes --- ### **7. Voorbeeld Directory Structuur** ``` project/ ├── src/ │ └── your_module/ ├── tests/ │ ├── unit/ │ │ ├── test_module.py │ │ └── conftest.py │ └── conftest.py ├── .gitlab-ci.yml ├── requirements.txt └── pytest.ini ``` --- Deze setup geeft je een volledig geautomatiseerde testworkflow die naadloos integreert met je bestaande GitLab CI/CD en Kubernetes omgeving, met uitgebreide bewakings- en analyse mogelijkheden.