Odoo调试与自动化测试

Coding Alan 6年前 (2018-10-20) 8798次浏览 0个评论 扫描二维码

这是Odoo系列文章的第八篇,完整目录请见最好用的免费ERP系统Odoo 11开发指南

以下开发均假设读者已完成第七篇的代码,并且所有代码更新后均需自行更新方会在客户端看到变化。如未阅读该篇,请参考代码:Chapter 7

本文主要内容

生成服务器日志来帮助调试方法

服务器崩溃时使用日志可以帮助查看运行时的情况,下面介绍如何为现有方法添加日志。例如下面的代码中加入了日志语句,存储产品的库存等级到一个文件中

小知识

__name__变量在模块引用时由 Python 解释器自动设置,名称为模块的全称。由 Odoo 自身的引用机制,插件模块 Python 会视为 odoo.addons 的包。所以假若代码在my_module/models/book.py文件中,__name__则为odoo.addons.my_module.models.book。这样有两个好处:

  • Odoo logger(记录器)的全局日志配置会应用到我们的记录器上,这源自 logging 模块的等级结构
  • 日志会带有完事模型路径作为前缀,这样有且于查找产生某一日志行的来源

上述的3中使用记录器来产生日志信息,按日志等级升序有 debug, info, warning, error 和 critical 这几种方法。所有这些方法都接受%替代符以及插入消息中的其它变量。%不必自己替换,日志模块足够智能,只在日志生成时替换。如果以 INFO 日志级别运行,DEBUG 日志就会避免进行这种长期看会消耗 CPU 的替换。

这里另一个有用的方法_logger.exception(),可用于异常处理器,消息以 ERROR 级别记录,栈的轨迹也会在应用日志中打印。

扩展知识

可以在命令行或配置文件中控制日志级别,主要有两种方式

  • 全局控制日志级别,命令行中使用–log-level
  • 为指定记录器设置日志级别,可使用–log-handler=prefix:level。这里的 prefix 为记录器名的一段路径,日志级别为DEBUG,INFO,WARNING,ERROR或CRITICAL。如果省略prefix,则为所有日志记录器设置默认级别。例:

  • 在命令行中可多次指定–log-handler
  • 也可以在 Odoo 实例的配置文件中设置日志处理器,这时使用逗号隔的 prefix:level 对。例:

使用 Odoo Shell 来交互式地调用方法

Odoo的 Web 端主要面向终端用户,虽然可以通过调试模式进行开发调试,但这通常并不方便,于是有了命令行界面 Odoo Shell。接下来我们就通过命令行来调用上面的export_stock_level方法,

首先执行:

Odoo调试与自动化测试

使用 Python 调试器追踪方法执行

有时应用日志不足以帮助我们定位问题,于是我们还可以使用 Python 调试器(debugger)。我们依然使用以上的export_stock_level方法进行调试,仅需进行如下修改

首先使用如前所述同样的操作:

此时进入如下Pdb 的命令窗口界面

Odoo调试与自动化测试

1、输入 a 查看当前传入方法中的参数值

2、输入 list 查看代码执行到哪一行(箭头所指处)

3、输入 next 或 n 执行到下一行,类似于 PyCharm 中的单步调试

4、输入 p 变量名查看指定变量的当前值,如(p products 或 p fname)

5、输入!fname = ‘/tmp/stock_level.txt’来修改fname对应的变量值

6、输入return 或 r来执行到当前方法结束处

7、输入cont 或 c 恢复程序执行

Odoo调试与自动化测试

使用 Python 调试器手动单步调试,有以下小贴士:

  • 把日志级别降低避免输出泛滥,通常建议使用 ERROR 级别。对有些日志记录如需内容更为全面,可以在命令行中使用–log-handler选项
  • 添加–workers=0来避免多进程所引发的断点多次调用
  • 添加–max-cron-threads=0来取消 ir.cron 定时任务的执行,以避免单步调试时触发任务产生不需要的日志和其它副面作用。

pdb 命令很多都可以通过其首字母来执行,总结如下:

  • h(elp):显示 pdb 命令的帮助
  • a(rgs):显示当前函数/方法的参数值
  • l(ist):以11行的源代码块显示,并且当前执行命令行居中显示,连续调用会在源代码中不断前进。并且可以起始和结束两个数字来指令显示区域
  • p:打印变量
  • pp:以美化的方式打印变量(对于列表和字母非常有用)
  • u(p):移到调用栈中的上一级
  • d(own):移到调用栈中的下一级
  • n(ext):执行当前行代码
  • s(tep):进入调用方法内部执行
  • r(eturn):恢复当前方法的执行直到返回行
  • c(ont(inue)):恢复程序执行到下一断点
  • b(reak) <args>:创建新的断点并显示标识符,args 可以是如下的一种:
    • 不跟参数:显示所有断点
    • 行号:在当前文件指定行打断点
    • 文件名:行号:在指定文件(在 sys.path 路径中搜索)指定行打断点
    • 函数名:在指定函数/方法的第一行打断点
  • tbreak <args>:与 break 相似,但是在执行完断点后将取消断点,所以在循环调用中不会重复触发
  • disable bp_ip:根据指定的 ID 取消断点
  • enable bl_id:根据指定的 ID 激活已取消断点
  • j(ump) lineno:执行指定行号的代码,通常用于重新执行代码或跳过一些行
  • (!) statement:执行 Python 语句,在不与 pdb 保留字冲突时可省略!,比如因为 a 是一条pdb命令,在定义一个名为 a 的变量时需在前面加上!

扩展知识

本例中我们使用 pdb.set_trace()方法来打断点,但有时我们无法在代码中进行修改,此时可以通过在 Odoo shell 中使用 pdb.runcall()来实现。比如实现同样的调试也可以这样:

Odoo调试与自动化测试

这里我们使用了 Python 标准库 pdb,同时还有 ipdbpudb 都可以作为 pdb 的替代,它们命令大同小异。当前我们也完全可以借助 IDE 来进行断点调试。

使用 Python 单位测试来测试模块

Odoo 支持多种测试插件模块的书写方式,如 YAML 测试和 Python 测试。不建议给新模块写 YAML 测试,因为在未来的更新中很有可能就被删除掉了,所以这里我们只讨论 Python 单元测试。

我们依然采用本系统文章中的 my_module 来进行演示,

1、创建一个 tests 模块

2、创建___init__.py 文件

3、创建 test_library.py

注:user_demo 用户在安装时勾选Load demostration data 时会自动添加,否则需要在debug 模式下点击 Settings > Technical > Sequences & Identifiers > External Identifiers进行添加,也可使用其它用户

注:test_change_available_draft_no_effect方法原书应为错误代码,修改如上

按照惯例测试模块名以 test_开头,以上 TrasactionCase 继承自 Python 标准库 unittest.TestCase,通过重载 setUp和 tearDown()方法来使用:

  • setUp()方法初始化用于常规操作的 self.env 属性
  • teardown()方法用于数据库事务回滚,以方便测试隔离

小贴士:如在测试代码中重新定义的以上两个方法后一定要记得调用 super()实现

测试通过 test 前缀的方法定义,方法运行前后会分别调用 setUp()和 tearDown(),在方法中则可以使用 unittest.TestCase 中的任意 assertion 方法:

 

Method Checks that
assertEqual(a, b) a == b
assertNotEqual(a, b) a != b
assertTrue(x) bool(x) is True
assertFalse(x) bool(x) is False
assertIn(a, b) a in b
assertNotIn(a, b) a not in b
assertRaises(exc, fun, *args, **kwargs) fun(*args, **kwargs) raises exc

以上除 assertRaises 以外的方法都支持一个可选参数 msg,用于在 assertion为假时作为错误消息展示。assertRaises最好是用作上下文管理器,比如我们要测试修改记录抛出 UserError 异常,可以这么写

如果传递给 assertRaises 的异常由代码块生成测试成功,否则失败。更多单元测试内容,参见官方标准库文档

扩展知识

odoo.tests.common 模块中定义一些测试基类

  • TransactionCase:每个测试方法单独运行,并在其后对数据库事务回滚。这表示一个测试方法所做的修改在另一个测试方法中不可见。可以使用传统的 setUp()和 tearDown()方法来进行初始化和清理
  • SingleTransactionCase:所以的测试方法在同一个事务中运行,在最一个方法执行后回滚。如需对测试事例进行初始化和清理,需要继承 setUpClass()和 tearDownClass()方法。同时应记得添加@classmethod 类装饰器,否则在调用 super()时会出现一些奇怪的报错
  • SavePointCase:它继承自 SingleTransactionCase 并在测试方法运行前创建一个数据库 SAVEPOINT,然后在运行完成后还原。好处在于可以独立运行测试而无需在测试间使用消耗系统的 setUp()方法重建所有数据,初始化通过 setUpClass()方法,然后每次测试后事务会还原到保存的状态

该模块还定义了两个装饰器 at_install(bool)和 post_install(bool),默认测试在插件模块初始化后和下一个插件模块运行之前运行,对应装饰器@at_install(True)和@post_install(False)。有时需要做出调整。比和 module_a 和 module_b 继承自相同模型,但彼此没有依赖,它们都需要添加必填字段(如field_a 和 field_b)的默认值到模型。在测试时创建新记录,如果在测试时两个模型都运行,则会出错,分别运行又正常运行。原因在于比如先加载module_a,在创建新记录时 field_b 的默认值未被计算,数据库对 field_b的 NOT NULL 约束会不让记录创建。解决方案是为两个模块测试方法中添加@at_install(False)和@post_install(True),这会强制测试在两个模块初始化完成后运行。

运行服务器测试

Odoo调试与自动化测试

–test-enable 选项通知 Odoo 运行测试,–stop-after-init 标记在测试运行后停止实例,-u 更新指定模块。如果测试没有执行,则应检查模块测试数据有没有被激活,不确定的话可以执行:

也可以使用–log-level=error –log-handler=odoo.modules.loading:INFO运行测试,这样操作日志不会被输出,仅仅显示错误消息。

小贴士:Odoo 返回的状态为测试错误的次数,所以只有不是0,就表明测试失败,服务器日志中可以获取更多信息。

扩展知识

这种测试的方式最大的缺点是即使我们知道大部分代码都正常,但还是要测试整个模块,而且还要去更新整个模块。有一种简洁些的方式是可指定测试的内容(如 test_library.py)

这样公会运行指定文件中所定义的测试,它不会更新模块,所以如果修改了字段或数据文件而没更新的话就不会生效。

小贴士:如果测试没有报错一定要保持怀疑的态度,这有可能是你自身的错误导致的,比如忘记在 tests/__init__.py 中导入测试文件,通常我们会在第一次运行时通过在第一行添加 assert False 强制错误以确定是否正常运行。

使用 OCA 维护的质量工具

OCA(Odoo Community Association)在 Github 上维护有大量 Odoo 项目,该机构通过 Travis CI来进行持续集成,本节展示如何使用 OCA维护者的 QA 工具。

1、访问https://travis-ci.org/并点击 Sign in with Github 进行登录(需进行授权)

2、点击右上角姓名处进入个人资料页,然后点击 Sync Account按钮将公开代码同步到 Travis 上

3、对需要使用 Travis on 的仓库点击滑块进行激活

4、在本地仓库添加.travis.yml 文件,填入如下内容

5、push 到 GitHub 上,此时再到 travis-ci.org 页面上点击项目名,此时就会开始首次 build,如果代码符合 OCA 代码标准,就会显示为绿色,Alan 使用课程代码测试时日志中显示virtualenv 执行报错,因而这里先列出一个反例

Odoo调试与自动化测试

当我们在仓库上使用 Travis CI时,Trvis 会在 GitHub 上注册一个钩子(hook),默认钩子会在每次向仓库分支 push 或 pull 请求时触发 Travis CI重建。这里使用的 Travis CI配置文件比较高阶,与https://github.com/OCA/maintainer-quality-tools中 sample_files 子目录中文件极其相近(此处移除了用于模块翻译的 transifex 配置),配置释意如下:

  • addons:与 Odoo 的插件模块无关,它用于请求 Travis 在测试环境中安装一些 Ubuntu 包文件,这样我就无需从源码中安装 Python 相关包
  • env:此处定义了环境变量和编译矩阵。维护者质量工具通过环境变量了解到需测试项,并且会对 env 逐行测试运行
    • VERSION:需测试的 Odoo 版本
    • LINT_CHECK:0表示不使用 flake8或 Pylint 测试,1则反之。在矩阵中,首次编译会进行 lint 检查,因为这样一旦不符合编码标准或 linter 发现错误都可以快速反馈
    • TESTS:0作用于无需测试模块,1则反之
    • ODOO_REPO:在 TESTS为1时测试 GitHub  仓库中的 Odoo,示例中使用了官方仓库以及社区补丁(OCB)进行编译, 如果不设置,仅使用官方仓库
  • install:用于下载编译环境中的 maintainer-quality-tools 并调用 travis_install_nightly 工具,以在 Travis 上配置 Odoo
  • script:从maintainer-quality-tools中调用 travis_run_test,这个脚本用于检测编译矩阵的环境变量并执行相应动作
  • after_success:在script 部分成功运行后,travis_after_test_success 脚本会运行。在示例上下文中,脚本会用 https://coveralls.io检测模块的测试覆盖并在编译时生成报告

可能你对于这整个复杂的配置不感兴趣,而希望使用更为轻量级的工具,那么其中的 Pylint 和 Flake8都可以独立作为静态代码检测器来使用。

使用 Pylint 检测代码

Pylint 是一个 Python的静态代码检测器,还有一个针对Odoo 的项目叫作 pylint-odoo,安装方法为:

此时会给出一长串建议如

README文件地址为https://github.com/OCA/pylint-odoo/blob/master/README.rst,比如我们不需要 missing author的提示,在该文件中找对应的代码为 C8101,就可以执行时使用-d 或–disable 来不予以检查 (也可以在配置文件中进行该设置)

使用 Flake8检测代码

Flake8也是一个用于检测代码格式的常用工具,支持 Python 的文本编辑器或 IDE 通过都会提供运行 flake8的的方式,在不符合编辑规范时高亮提示,使用 pip 安装

在项目根目录下创建.flake8文件,这里使用 OCA 的配置文件版本

此时使用 flake8加文件或目录路径执行即可,更建议的做法是在编辑器中进行设置

本文参考代码:Chapter 8

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