Автоматические случаи модульного теста выполнения в Python

Hudson is a good choice for this - I've used it with success in the past. It will monitor the git repository for changes; run the tests and report on failures. It will maintain a history of tests in your project. It has a large number of plugins to support python projects. The Cobertura plugin provides code coverage reports and the violations plugin integrated with pylint to give you an idea of your code quality.

There is a good article on getting it setup on Setting up a Python CI Server on the Rhonabwy.com.

Вы в основном ищете инструменты и процессы непрерывной интеграции (я упоминаю термин «искусство», потому что он помогает вам исследовать предмет более глубоко). buildbot - самая популярная система Python для этой цели, и я бы порекомендовал ее - см. здесь для получения дополнительной информации.

Ваша цель - определить, какие проверки привели к сбою тестов. Отличная интуиция!

Вы используете Git, поэтому вы можете начать с githooks , что позволит вам создать сценарий post-commit , который запускает тесты после совершить. Если вы чувствуете себя смелым, вы можете даже отклонить коммиты пользователей, если тесты не пройдут - ознакомьтесь с этой главой в Pro Git для получения дополнительной информации.

Алекс прав насчет непрерывной интеграции и Builtbot ]:

Путем автоматического восстановления и проверять дерево каждый раз, когда что-то изменилось, проблемы сборки обнаружил быстро, раньше других разработчикам неудобно неудача. Виновный разработчик может быть идентифицированы и преследуются без человека вмешательство. Запустив сборки на различные платформы, разработчики, которые нет возможности протестировать их изменения повсюду раньше по крайней мере, скоро узнает потом сломались ли они сборка или нет. Количество предупреждений, ворс проверки, размер изображения, время компиляции и другие параметры сборки можно отслеживать со временем становятся более заметными и поэтому его легче улучшить ».