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Lab 4：CI/CD流水线搭建（10分）

截止日期：2022.11.02 11:59am

实践目的

了解使用GitHub Action搭建CI/CD流水线的基本方法。
以Python为例，了解典型的软件项目应当具有的基本开发工具、框架和流程。

初始文件

Lab4/文件夹中是一个功能极简的用Python实现图数据结构的包pygraph，该项目目前采用Poetry进行依赖管理，pytest作为测试框架，文件结构如下：

pygraph.py实现图数据结构，包含一个类和一些简单函数，均未实现，且结构混乱。
pyproject.toml是Poetry使用的依赖配置文件，文件中声明了本项目支持的Python版本（仅支持Python 3.10)，以及本Lab中需要的各种开发依赖。
tests/文件夹包含若干测试。
pyproject.toml是pytest的配置文件。

Lab 4需要为这个项目配置开发环境，补全未实现的代码，并配置一个包含所有常见阶段的CI/CD流水线。

实践流程

请在OSS-Dev-Course-PKU中创建一个私有GitHub仓库，名为2022Fall-{学号}-Lab4，为老师和助教添加访问权限，并将Lab4/文件夹中的所有文件push到仓库内（注意不是push文件夹本身）。

不要设置为公开仓库或者为其他同学添加访问权限，否则此Lab评分作废；若误操作，请联系助教删除仓库
将新创建的仓库clone到本地，配置Python开发环境，安装Poetry，使用Poetry配置虚拟环境，并安装所有依赖。
```
# 若Python和Poetry配置正确，用如下两行命令即可配置虚拟环境并安装所有依赖
poetry shell
poetry install
```
使用black对代码进行重新格式化。
```
black .
```
使用pre-commit工具为项目添加Pre-Commit Hook，使得git能够在commit前，调用black对代码进行自动格式化。这需要涉及到编写一个.pre-commit-config.yaml文件，并运行pre-commit install命令。

为项目配置统一、简洁的代码风格，是为了降低其他人阅读代码时的认知负荷，方便团队协作。这一流程可以利用现有工具高度自动化，不会为开发带来任何额外负担。
修改pygraph.py文件，实现其中所有功能，保证运行如下命令可以通过所有测试，并生成测试覆盖率报告。
```
pytest -r P --cov=pygraph
```
这里采用的开发范式是测试驱动开发（Test-Driven Development，TDD），先通过编写测试用例精准描述需求，再在测试用例的基础上实现代码。这一开发方式可以“倒逼”程序员思考代码实现的简洁性、灵活性和可测试性，有助于提升项目代码质量，在敏捷开发中经常使用。

由于本Lab的核心要点并不在于代码实现，因此这里刻意使用了非常简单的代码。不过需要注意，Lab里涉及到的代码实践可适用于，且往往对于长期维护的大型软件项目不可或缺。我们强烈鼓励同学们在自己的其他项目中借鉴运用相关实践（对于各种技术栈，其内核都是相通的），提升整体的工程水平。
使用pdoc3为pygraph自动生成API文档，可以在html/文件夹中查看生成的API文档。
```
pdoc --html pygraph
```
使用GitHub Action配置五阶段CI/CD流水线，包含如下步骤：
- 初始化Python环境，安装Poetry；
- 使用Poetry自动安装所有依赖；
- 使用black检测代码是否存在格式问题；
- 使用pytest运行单元测试；
- 使用pdoc3生成API文档，并将API文档部署到仓库中的gh-page分支。
对于公有仓库，可以配置GitHub读取gh-page分支，在github.io直接提供相应的公开可访问的网页，这样便实现了API文档的持续部署（对于软件包本身的持续部署，我们留到Lab 5再实现）。

不过非常遗憾的是，私有仓库的GitHub Page是收费功能。如果同学们以后创建自己的项目，可以尝试用同样的方法自动部署各种网页，确认实际效果。

需要注意CI环境里是不能使用poetry shell的（相关讨论）。
将所有更改体现在GitHub仓库中。

提交前检查

在提交前，请确保在一台安装了Python和Poetry的机器上，能够依次运行如下命令并正常输出结果

poetry shell              # activate a working virtual environment
poetry install            # install all dependencies
pre-commit install        # install pre-commit hooks
black .                   # lint all Python code
pytest -r P --cov=pygraph # run all tests with test stdout and coverage report
pdoc --html pygraph       # build API documentation and deploy to html/

对于所有需要给别人使用的代码，确保其他人能够轻松地按照开发文档，配置能够运行你的代码的标准化的开发环境，是至关重要的。Python生态里的大量工具链都是为了能够做到这一点。

此外，请确保你的GitHub仓库里，GitHub Action包含了所有要求的流水线阶段，且能不报错正常执行（有小绿勾）。

助教会人工检查流水线配置是否正确。需要尤其注意的是，black在默认配置下，即使存在代码格式问题，也只会重新格式化而不会报错，这对于CI流水线中的检查是不合适的（CI环境下重新格式化了也没用）。因此，需要通过相应配置选项让black检查是否存在风格错误。

评分标准

（3分）所有测试能够通过。
（2分）配置了能够自动格式化代码的Pre-Commit Hook。
（5分）配置了至少包含如下五个阶段的GitHub Action流水线：初始化Python环境、安装依赖、代码风格检查、运行单元测试、部署API文档。

提交方式

Lab 4无需特意提交任何内容，助教会在DDL后检查OSS-Dev-Course-PKU中检查相应仓库，做出最终评分。

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