在软件开发过程中，自动化测试是确保代码质量的关键环节。然而，随着项目规模的扩大，测试套件也随之增长，这可能导致测试执行时间显著增加。为了解决这个问题，需要一种方法来确定哪些测试受到了代码变更的影响，并只运行这些测试。本文将讨论如何实现这一目标，并介绍一些实用的工具和技术。
在Python等动态语言中，确定哪些测试应该运行是一个挑战。虽然可以使用像pytest-testmon这样的插件来收集代码覆盖率，但这种方法在处理集成测试框架时可能会因为需要运行整个测试套件而失去优势。因此，需要寻找其他解决方案。
在选择性运行测试时，并不总是需要100%的准确性。如果无法确定哪些测试受到影响，可以选择运行整个测试套件以确保安全。然而，也应该尽量避免跳过真正受到影响的测试。在最佳情况下，如果只修改了一个测试用例中使用的方法，可以直接运行那个特定的测试，从而节省大量时间。
IDE（集成开发环境）如VSCode或PyCharm可以帮助找到函数的使用情况。可以借鉴这种方法，使用像Jedi这样的库来帮助确定代码变更的影响。
为了解析Git变更，可以使用GitPython库来获取diff列表。通过分析这些diff，可以了解文件是被修改、添加还是删除。
repo = Repo(repo_path)
diffs = repo.merge_base(repo.head.commit, 'main')[0].diff(repo.head.commit)
diff对象提供了有用的字段，如diff.a_blob和diff.b_blob，分别表示变更前后的内容。
Jedi库可以帮助初始化项目对象，并获取变更代码的上下文。通过分析这些上下文，可以找到受影响的逻辑实体，如函数名、类名或变量名。
project = jedi.Project(path=code_project_path)
script = jedi.Script(path=changed_file_path, project=project)
为了找到这些实体的引用，可以使用Jedi的get_references方法或project.search方法。
有时候，需要处理一些特殊情况，比如修改了pytest的fixture或hook。在这种情况下，可能需要运行所有测试。可以使用ast库来解析代码并搜索这些特殊情况。
除了处理特殊情况，还可以引入一些规则逻辑来指定在非Python文件变更时应该采取的操作。
最后，可以创建一个pytest插件来利用上述功能，并修改hook以实现选择性运行测试。
def pytest_collection_modifyitems(session, config, items):
affected = config.getoption("affected")
if not affected:
return
changes = get_changes_from_git(config.getoption("git_path"), config.getoption("git_branch"))
if not changes:
return
rules = get_rules(config.getoption("affected_rules"))
test_filenames = get_affected_test_filenames(config.getoption("project"), changes)
test_filenames.update(process_not_python_files(config.getoption("git_path"), rules, changes))
selected = []
deselected = []
for item in items:
item_path = item.location[0]
if any(item_path in test_filename for test_filename in test_filenames):
selected.append(item)
continue
deselected.append(item)
items[:] = selected
if deselected:
config.hook.pytest_deselected(items=deselected)
如果在执行过程中遇到任何异常或超时，可以选择运行所有测试。