我们的解决方案是两个数据库:

- 正常开发库
- 测试库

跑单元测试之前把开发库的表结构拷贝到测试库, 然后自动扫描测试包下的 SQL 文件并在测试数据库执行(测试数据初始化).

缺点就是每次运行测试之前会有比较长的数据库初始化时间, 但可以接受.

@gwind 5x8

@Gem 粗略的看来一下 Sanic 的源码, 代码质量和 Tornado 相差甚远.

Factorio(异星工厂），这游戏有毒。

有可能上游强推过(git push -f)

补充两个:

- pbr 简化 setup.py
- bumpversion 一键发版: 更改相应文件中的版本号, 提交并打 tag.

@bonfy pylint 和 flake8 分别用在在编辑器, git 钩子和持续集成.

- 库
- tornado
- sqlalchemy - 只用核心部分( http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/tutorial.html), 不用 ORM 部分.
- sqlalchemy-migrate - 感觉不好用, 但苦于没有好的替代品, https://github.com/zzzeek/alembic 好像还没稳定.
- jinja2
- pycurl (主要用于 tornado.curl_httpclient 实现异步爬虫)
- enum34
- mock
- celery
- raven (sentry)
- pycrypto
- 工具
- virtualenvwrapper(virtualenv)
- pylint
- flake8
- tox
- coverage
- fabric 部署

直接拿 Python 源文件作为配置文件不就行了, 至于配置的项用类属性还是直接用常量就看你自己的选择了, 我认为 Java 这种编译行语言拿 XML/YAML 之类的文本作为配置文件无非就是为了更改配置还需要重新编译, 但是 Python 完全没必要.

一直都是单元测试

@KentY 我感觉 eclim 配上 YCM 挺好用的: https://asciinema.org/a/3j1912rpmsf2nyc4220suskq0

http://vip.iqiyi.com/waituidaijinquan-h5.html
可以先领代金券, 87 搞定.

PyQt + QML, 想好看就要找专业的帮忙出几张图.

@kzzhr 服务端是 Python 实现, 但是支持很多平台: https://sentry.io/platforms/

@kysida 为什么源代码还涉及用户呢, 嫌复杂可以使用 Makefile 隐藏复杂性

就是逛 Rust 社区发现的, Rust 的持续集成都是 buildbot: https://buildbot.rust-lang.org/

赞一个, 我们在 Github 上用 homu 实现类似的, 不过不是针对每一条 commit 而是在每一个 PR review 通过后通过 buildbot 跑测试和代码检测, 通过后自动合并该 PR.

homu: https://github.com/barosl/homu, 一直在更新的 fork: https://github.com/servo/homu

@kinghui

修正一下
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如果你是通过如下方式导入

from auto.public.library import Print

那么你可以执行

$ python -m bin.publish.test

来运行.

没看到你描述如何运行的 test.py,猜测应是

$ cd bin/publish && python test.py

其实你的 auto 整个就是一个包, 如果你在 bin/publish/test.py 是通过如下方式导入 public/library/Print.py

from auto.public.library import Print

那么其实你可以跳到上层目录执行:

$ python -m auto.bin.publish.test

如果你是通过如下方式导入

from auto.public.library import Print

那么你可以执行

$ python -m auto.bin.publish.test

来运行.