JS-Stack-From-Scratch 项目教程:使用Travis、Coveralls和Heroku实现CI/CD
前言
在现代前端开发中,持续集成(CI)和持续部署(CD)已成为项目开发流程中不可或缺的环节。本文将详细介绍如何在JS-Stack-From-Scratch项目中集成三大主流工具:Travis CI用于持续集成、Coveralls用于测试覆盖率监控、Heroku用于自动化部署。
持续集成:Travis CI
Travis CI是目前最流行的开源持续集成服务之一,特别适合开源项目使用。它的主要功能是在每次代码提交后自动运行测试脚本,确保代码质量。
配置步骤
- 创建配置文件:在项目根目录下创建
.travis.yml文件 - 基本配置:
language: node_js
node_js: node
script: yarn test && yarn prod:build
这个配置告诉Travis:
- 这是一个Node.js项目
- 使用最新的Node.js版本
- 每次提交后运行测试和生产环境构建
工作原理
Travis会检测到项目中的yarn.lock文件,自动使用Yarn作为包管理器。构建过程中如果任何命令失败,整个构建就会标记为失败,帮助开发者及时发现代码问题。
测试覆盖率:Coveralls
Coveralls是一个专业的代码测试覆盖率统计服务,它能直观展示项目中哪些代码被测试覆盖,哪些没有。
集成方法
- 安装Coveralls客户端:
yarn add --dev coveralls
- 修改Travis配置,添加覆盖率上报:
script:
- yarn test
- yarn prod:build
- cat ./coverage/lcov.info | ./node_modules/coveralls/bin/coveralls.js
核心价值
Coveralls会分析Jest生成的覆盖率报告(lcov.info),提供:
- 整体覆盖率百分比
- 每个文件的详细覆盖情况
- 历史趋势图表
项目徽章
在README中添加构建状态和覆盖率徽章是开源项目的常见做法,它能让其他开发者快速了解项目状态。
推荐配置
使用shields.io服务生成美观的徽章:
[](Travis链接)
[](Coveralls链接)
自动化部署:Heroku
Heroku是一个流行的PaaS平台,极大简化了应用部署流程。它支持多种语言和框架,对Node.js有很好的支持。
环境准备
- 安装Heroku CLI并登录
- 创建两个环境:生产环境(production)和预发布环境(staging)
关键配置
-
环境变量设置:
- 将
NPM_CONFIG_PRODUCTION设为false,确保开发依赖也被安装
- 将
-
Procfile:
web: node lib/server这个文件指定了应用的启动命令
-
构建钩子:
"heroku-postbuild": "yarn prod:build"这个脚本会在部署时自动执行
-
引擎指定:
"engines": { "node": "7.x", "yarn": "0.20.3" }确保生产环境使用正确的Node和Yarn版本
部署流程
- 开发分支提交Pull Request
- 自动创建Review App供测试
- 合并到master后自动部署到staging环境
- 确认无误后手动部署到production环境
本地生产环境测试
在部署前,建议先在本地模拟生产环境测试:
-
创建
.env文件:NODE_ENV='production' PORT='8000'记得将其加入
.gitignore -
使用Heroku本地命令:
yarn prod:start
总结
通过集成Travis CI、Coveralls和Heroku,我们为JS-Stack-From-Scratch项目建立了一个完整的CI/CD流程。这个流程包括:
- 代码提交触发自动化测试
- 测试覆盖率监控和报告
- 多环境自动化部署
- 可视化的构建状态展示
这套系统能显著提高开发效率,降低生产环境出错概率,是现代化前端项目的基础设施标配。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C086
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0137
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00