持续集成科学软件
我不是软件工程师。我是地球科学领域的博士生。 大约两年前，我开始编写科学软件。我从未使用过持续集成（CI），主要是因为起初我不知道它的存在，而且我是唯一使用此软件的人。 现在，由于该软件的基础正在运行，因此其他人开始对它产生兴趣并希望为该软件做出贡献。计划是其他大学的其他人正在实施核心软件的添加。（我担心他们会引入错误）。此外，该软件变得非常复杂，并且变得越来越难以测试，我也计划继续进行开发。 由于这两个原因，我现在越来越多地考虑使用CI。因为我从未接受过软件工程师的培训，而且周围的人都没有听说过CI（我们是科学家，所以没有程序员），所以我很难开始我的项目。 我有几个问题想向我寻求建议： 首先简要说明该软件的工作方式： 该软件由一个包含所有必需设置的.xml文件控制。您只需通过将路径传递到.xml文件作为输入参数来启动软件，它就会运行并创建带有结果的几个文件。一次运行可能需要30秒钟。 这是一个科学软件。几乎所有的函数都有多个输入参数，它们的类型主要是非常复杂的类。我有多个具有大型目录的.txt文件，用于创建这些类的实例。 现在让我们来问我的问题： 单元测试，集成测试，端到端测试？：我的软件现在大约有30.000行代码，具有数百个功能和约80个类。开始为数百种已经实现的功能编写单元测试对我来说有点奇怪。因此，我考虑过简单地创建一些测试用例。准备10-20个不同的.xml文件，然后运行该软件。我猜这就是所谓的端到端测试？我经常读到您不应该这样做，但是如果您已经拥有可以运行的软件，那么也许可以开始吗？还是尝试将CI添加到已经运行的软件中只是愚蠢的想法。 如果功能参数难以创建，如何编写单元测试？ 假设我有一个函数double fun(vector<Class_A> a, vector<Class_B>)，通常，我需要首先读取多个文本文件来创建类型为Class_A和的对象Class_B。我考虑过要创建一些虚拟功能，例如Class_A create_dummy_object()不读取文本文件。我还考虑过实现某种序列化。（我不打算测试类对象的创建，因为它们仅依赖于多个文本文件） 如果结果变化很大，如何编写测试？我的软件利用了大型蒙特卡洛模拟并可以迭代地工作。通常，您需要进行约1000次迭代，并且每次迭代都基于Monte Carlo模拟创建约500-20.000个对象实例。如果一次迭代的一个结果只有一点点不同，则整个即将到来的迭代将完全不同。您如何处理这种情况？我认为这对端到端测试来说很重要，因为最终结果变化很大？ 对于CI的其他建议，我们深表感谢。