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TheKevJames/coveralls-python
coverage.pyの結果をcoveralls.ioにアップロードし、カバレッジ統計をオンラインで公開するPythonパッケージ。
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- 最終コミット
- 9 時間前
これは何?
Coveralls for Pythonは、Pythonプロジェクトのテストカバレッジデータを、カバレッジ統計をオンラインで公開するホステッドサービスcoveralls.ioに送信するクライアントです。coverage.pyと連携するため、pytestやnosetestsなど、coverage.pyで実行をラップできるテストランナーであれば、その結果をサービスに送信できます。
一般的な使い方は、coverageを有効にしてテストを実行した後、coverallsコマンドでレポートをアップロードすることです。パッケージはPyPIからインストールでき、conda-forgeやDockerイメージでも利用できます。
ドキュメントには使用方法が記載されています。また、対応するPythonとcoverage.pyのバージョンも明示されており、古い環境向けには1.x系が提供されています。
主な機能
- 011つのコマンドでcoverage.pyのレポートをcoveralls.ioにアップロードできます。
- 02pytest、nosetestsなど、coverage.pyで実行をラップする各種テストランナーに対応しています。
- 03PyPI、conda-forge、Dockerイメージからインストールできます。
- 04複数のPythonバージョンと実装に対応しています。
ユースケース
- Pythonプロジェクトのテストカバレッジバッジやレポートをcoveralls.ioで公開する。
- テスト実行後のCIパイプラインに、カバレッジのアップロード処理を追加する。
- Pythonコードベースのカバレッジの推移を追跡する。
クイックスタート
- 1
PyPIからcoverallsパッケージをインストールします
pip install coveralls - 2
パッケージのテストをcoverage.pyで実行します
coverage run --source=mypkg -m pytest tests/ - 3
カバレッジ結果をcoveralls.ioにアップロードします
coveralls
使う前に知っておきたいこと
- アップロードにはcoveralls.ioのアカウントとリポジトリトークンが必要です。READMEには関連ドキュメントへの案内があります。
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トピック
よくある質問
- coveralls-python とは?
- coverage.pyの結果をcoveralls.ioにアップロードし、カバレッジ統計をオンラインで公開するPythonパッケージ。 Coveralls for Pythonは、Pythonプロジェクトのテストカバレッジデータを、カバレッジ統計をオンラインで公開するホステッドサービスcoveralls.ioに送信するクライアントです。coverage.pyと連携するため、pytestやnosetestsなど、coverage.pyで実行をラップできるテストランナーであれば、その結果をサービスに送信できます。
- coveralls-python は無料で使えますか?ライセンスは?
- coveralls-python は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- coveralls-python は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。coveralls-python の最終コミットは 2026年11月6日 です。
- coveralls-python は何に使えますか?
- Pythonプロジェクトのテストカバレッジバッジやレポートをcoveralls.ioで公開する。 テスト実行後のCIパイプラインに、カバレッジのアップロード処理を追加する。 Pythonコードベースのカバレッジの推移を追跡する。
- coveralls-python のインストール方法は?
- PyPIからcoverallsパッケージをインストールします: pip install coveralls パッケージのテストをcoverage.pyで実行します: coverage run --source=mypkg -m pytest tests/ カバレッジ結果をcoveralls.ioにアップロードします: coveralls
- coveralls-python はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/TheKevJames/coveralls-python
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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