Para quem não viu, recentemente colocamos no ar o Licensator, uma aplicação web que, além de reunir informações sobre as licenças open source mais populares, é capaz de indicar as licenças apropriadas para cada caso.

A linguagem escolhida para implementar o projeto foi Clojure, que se mostrou excelente para resolver esse tipo de problema. Veremos hoje como o principal algoritmo da aplicação funciona.

REPL: onde tudo começa

Um dos pontos fortes das linguagens dinâmicas é a facilidade em transformar idéias em código funcional, e com Clojure não é diferente. A idéia por trás do Licensator surgiu justamente em uma dessas sessões de codificação no REPL, o ambiente interativo da linguagem. Após alguns minutos brincando, vi que o problema era simples de resolver.

Apesar do elevado número de licenças, podemos facilmente extrair informações comuns a todas elas, como: se a licença é copyleft, se pode ser usada por código fechado (proprietário), entre outras coisas.

Por exemplo, vamos pegar a licença Apache v2.0:

(def *licenses*
     [{:id :apl-v20
       :long-name "Apache License v2.0"
       :short-name "Apache v2.0"
       :url "http://www.opensource.org/licenses/apache2.0.php"
       :copyright true
       :patent true
       :closed-source-linking true
       :derivative-work true
       :affero false
       :copyleft false
       :charge-for-distribution true
       :charge-for-use true
       :compatible-with [:apl-v20 :afl-v30 :cddl-v10 :epl-v10 :freebsd
                         :new-bsd :mit :mpl-v11 :public-domain]}])

A lista completa de licenças pode ser vista aqui.

Considerando que todas as licenças têm esse mesmo conjunto de informações, como podemos saber quais licenças não são recíprocas e possuem cláusulas explícitas de copyright?

(map :id
  (filter #(and (:copyright %) (not (:copyleft %))) *licenses*))
=> (:afl-v30 :apl-v20 :epl-v10 :freebsd :mit :new-bsd :bsd)

Se você conhece um pouco sobre programação funcional, este código deve ser fácil de acompanhar. De qualquer forma, o que ele faz é retornar o :id de todas as licenças onde :copyright é verdadeiro e :copyleft é falso.

Outro exemplo: quais licenças são compatíveis com Apache v2.0 e CDDL v1.0?

(use 'clojure.set)
 
(map :id
  (filter #(subset? (set [:apl-v20 :cddl-v10])
                    (set (:compatible-with %))) *licenses*))
=> (:apl-v20 :cddl-v10 :epl-v10)

Aqui usamos a namespace clojure.set, que conta com algumas funções úteis para álgebra relacional. O código é muito parecido com o anterior; a mudança é que agora usamos a função subset? para buscar as licenças compatíveis com [:apl-v20 :cddl-v10].

Último exemplo: quais licenças recíprocas são compatíveis com Apache v2.0?

(map :id
  (filter #(and (subset? (set [:apl-v20]) (set (:compatible-with %)))
                (:copyleft %)) *licenses*))
=> (:cddl-v10 :agpl-v30 :gpl-v30 :lgpl-v30 :mpl-v11)

Neste ponto já se pode perceber que não existe mágica nenhuma por trás do algoritmo; o que ele faz é filtrar as licenças com base numa função.

A solução

O código que acabamos de ver funciona, mas não é apropriado para resolver o problema uma vez que a lógica de consulta se encontra fixa no código.

O ideal seria se os critérios de busca fossem expressados como um map…

(def cmap
     {:patent true, :closed-source-linking true, :compatible-with [:mit :new-bsd]})

…portanto precisamos de uma função que faça a filtragem das licenças com base nesse mapa, algo como:

(defn find-matches [cmap data]
  (filter (where cmap) data))

No caso, essa função where, que ainda não definimos, deve retornar uma função que filtre os elementos (licenças) em data de acordo com o mapa de critérios cmap.

Vamos por partes. Quais condições em cmap são verdadeiras para a licença Apache v2.0?

(defn criteria-matches? [license [kval cval]]
  "Verifica se o critério 'centry' é verdadeiro para a licença 'license'."
  (let [lval (kval license)]
    (if (nil? cval)
      true
      (if (coll? lval)
        (subset? (set cval) (set lval))
        (= cval lval)))))
 
(map (partial criteria-matches? apl-v20) cmap)
=> (true true true)

Uma licença só pode ser considerada compatível com os critérios se a lista retornada contém apenas valores verdadeiros. Portanto, neste caso, a licença Apache v2.0 é considerada compatível com os critérios informados:

(every? true? (map (partial criteria-matches? apl-v20) cmap))
=> true

Logo, uma possível implementação para a função where seria:

(defn where
  "Retorna função que diz se todos os critérios em 'cmap' são verdadeiros para a licença 'lentry'."
  [cmap]
  (fn [lentry]
    (let [res (map (fn [centry]
		     (let [cval (val centry)
			   lval ((key centry) lentry)]
		       (if (nil? cval)
			 true
			 (if (coll? lval)
			   (subset? (set cval) (set lval))
			   (= cval lval))))) cmap)]
      (every? true? res))))

Este código é uma junção dos dois anteriores. A função where recebe o mapa cmap com os critérios de pesquisa, e retorna uma segunda função. Esta função recebe uma licença lentry e verifica se todos os critérios informados são verdadeiros para esta licença.

Como where é usada em conjunto com filter na função find-matches, isso fará com que todas as licenças compatíveis sejam retornadas:

(map :id (find-matches cmap *licenses*))
=> (:afl-v30 :apl-v20 :cddl-v10 :epl-v10 :lgpl-v30 :mpl-v11)

Uma das coisas legais de Clojure — e outras linguagens funcionais — é a quantidade ridícula de código necessário para resolver certos problemas. Este algoritmo, por exemplo, tem apenas 15 linhas (muito curtas) de código. Onde está seu Deus agora?!

O código da aplicação está no Github para quem tiver interesse em ver o restante do código.

Os amantes de Python provavelmente irão notar que o site foi criado com Sphinx, uma ferramenta para documentação bastante popular no mundo Python.

Isso por si só é bastante interessante; Sphinx pode ser usado para documentar softwares escritos em diferentes linguagens de programação, não apenas em Python! Inclusive, nossa experiência usando esta ferramenta para documentar um projeto JavaScript foi excelente.

Claro que ainda existem melhorias a serem feitas, mas acho que estamos chegando lá. Quem sabe…

A boa notícia é que a importância dos testes automatizados vem aumentando com o tempo e hoje, felizmente, já não é mais necessário “vender” a idéia. O aumento absurdo de ferramentas destinadas a facilitar a aplicação desta prática é uma prova disso.

Falando em ferramentas, neste texto mostrarei o JsHamcrest, um projeto open source desenvolvido pela Destaquenet cujo objetivo é fornecer uma versão incrementada, em JavaScript, da biblioteca Hamcrest. Para quem não conhece, Hamcrest é uma biblioteca de matchers que permite que regras sejam definidas declarativamente para uso em outros frameworks e bibliotecas.

Para apreciar é preciso antes viver sem

Para dar uma idéia do quão útil JsHamcrest pode ser, segue abaixo um exemplo de suite de testes criado com QUnit, ainda sem apoio do JsHamcrest, onde testamos o funcionamento de algumas funcionalidades da classe Array:

$(document).ready(function(){
    test("Literal", function() {
        var arr = [];
        ok(arr instanceof Array);
        equals(arr.length, 0);
    });
 
    test("Reverse", function() {
        var arr = [1, 2, 3, 4, 5].reverse();
        equals(arr.length, 5);
 
        // This assertion fails
        // equals(arr, [5, 4, 3, 2, 1]);
 
        // These assertions work, but in an ideal world you shouldn't do such a thing
        for (var i = 0, j = 5; i < arr.length; i++, j--) {
            equals(arr[i], j);
        }
    });
 
    test("Slice", function() {
        var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7].slice(2, 5);
        equals(arr.length, 3);
 
        // This assertion fails
        // equals(arr, [3, 4, 5]);
 
        // These assertions work, but in an ideal world you shouldn't do such a thing
        for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
            equals(arr[i], i+3);
        }
 
        // Another example of complex assertion
        for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
            ok(arr[i] >= 3 && arr[i] <= 5);
        }
    });
});

O código, mesmo sendo feio e confuso, funciona:

Primeira versão da suite de testes

O código desta suite de testes está disponível para download.

(Muitas) Limitações

O primeiro teste, que verifica o funcionamento do literal [], foi muito simples de implementar até porque não há praticamente nada a ser testado. Mas não fique feliz; no mundo real, as chances de seus testes serem assim tão simples são muito baixas.

Isso começa a ficar evidente à partir do segundo teste, onde é preciso apelar para o bom (?) e velho for para conferir o conteúdo do array, uma vez que QUnit não os suporta em comparações de igualdade.

Obviamente a mesma coisa também acontece no terceiro teste. E para mostrar que a a sitiuação só tende a piorar, ainda no terceiro teste temos um outro exemplo de asserção (tão feio quanto) que verifica se todos os elementos do array estão num determinado intervalo.

Infelizmente, a “feiura” não é a única coisa que incomoda nesse código. Para ilustrar, suponha que o terceiro teste estivesse quebrado:

test("Slice", function() {
    var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7].slice(2, 5);
    equals(arr.length, 3);
 
    // ...
 
    // Another example of complex assertion
    for (var i = 0; i <= arr.length; i++) {
        ok(arr[i] >= 3 && arr[i] <= 5);
    }
});

Como esperado, ao rodar os testes, o relatório mostra a ocorrência de um erro. O problema é que esse relatório faz um péssimo trabalho ao tentar mostrar o que de fato falhou:

Relatório de erro não muito amigável

Uma forma de se amenizar este problema é passar um texto descritivo aos métodos ok() e equals():

ok(num1 >= 3 && num1 <= 5, "Expected num1 between 3 and 5");
equals(num2, 10, "Checking value of num2");

O problema é que, ao fazer isso, passa a ser necessário um certo cuidado para manter os textos descritivos em sincronia com o código das asserções.

Se QUnit é assim tão ruim…

…por que não o trocar por outra coisa?

Apesar de existirem várias alternativas ao QUnit, nenhuma delas parece ser capaz de resolver problemas como os mostrados aqui. Portanto, trocar de framework, por enquanto, não é a solução.

Mas nem tudo está perdido.

Viva melhor com JsHamcrest

O código mostrado anteriormente pode ser facilmente adaptado para usar JsHamcrest:

// Integrates JsHamcrest with QUnit
JsHamcrest.Integration.QUnit();
 
$(document).ready(function(){
    test("Literal", function() {
        var arr = [];
        assertThat(arr, instanceOf(Array));
        assertThat(arr, empty());
    });
 
    test("Reverse", function() {
        var arr = [1, 2, 3, 4, 5].reverse();
        assertThat(arr, hasSize(5));
        assertThat(arr, equalTo([5, 4, 3, 2, 1]));
    });
 
    test("Slice", function() {
        var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7].slice(2, 5);
        assertThat(arr, hasSize(3));
        assertThat(arr, equalTo([3, 4, 5]));
        assertThat(arr, everyItem(between(3).and(5)));
    });
});

Gostou?

A primeira coisa que salta aos olhos é a simplicidade do código. Basta uma olhada rápida para saber exatamente o que ele faz. Note que mesmo asserções mais complexas como as mostradas nos dois últimos testes são implementadas com facilidade.

O resultado:

Relatório com dados detalhados das asserções

O código desta suite de testes está disponível para download.

E não é só isso. Ao mesmo tempo em que temos um vocabulário riquíssimo de asserções, JsHamcrest também fornece informações detalhadas sobre as mesmas, numa linguagem fácil de entender. E isso tudo isso sem nenhum esforço!

Mais informações sobre a API podem ser encontradas no pacote de documentação do projeto, também disponível para download.

Mas, e quanto ao problema do relatório de erro? Vamos quebrar uma asserção e  ver o que acontece:

test("Slice", function() {
    var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7].slice(2, 5);
    assertThat(arr, hasSize(3));
    assertThat(arr, equalTo([3, 4, 5]));
    assertThat(arr, everyItem(between(3).and(4)));
});

O resultado:

Mensagem de erro amigável

Muito melhor! Basta olhar a mensagem de erro para descobrir o que está errado.

Posso usar JsHamcrest com outro framework?

Atualmente, JsHamcrest integra com cinco frameworks: JsTestDriver, JsUnitTest, jsUnity, YUITest e QUnit.

Outra coisa legal é que integração feita pelo JsHamcrest leva em conta as convenções definidas pelo framework escolhido. Veja, por exemplo, como ficaria o código se tivéssemos optado pelo YUITest em vez do QUnit:

// Integrates JsHamcrest and YUITest
JsHamcrest.Integration.YUITest();
 
YAHOO.namespace("array");
YAHOO.array.TestCase = new YAHOO.tool.TestCase({
    name : "Array tests",
 
    testLiteral: function() {
        var arr = [];
        Assert.that(arr, instanceOf(Array));
        Assert.that(arr, empty());
    },
 
    testReverse: function() {
        var arr = [1, 2, 3, 4, 5].reverse();
        Assert.that(arr, hasSize(5));
        Assert.that(arr, equalTo([5, 4, 3, 2, 1]));
    },
 
    testSlice: function() {
        var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7].slice(2, 5);
        Assert.that(arr, hasSize(3));
        Assert.that(arr, equalTo([3, 4, 5]));
        Assert.that(arr, everyItem(between(3).and(5)));
    }
});

Mas meu framework predileto não está nessa lista…

JsHamcrest pode vir a suportar outros frameworks no futuro. Se seu framework predileto não está na lista dos atualmente suportados, entre em contato conosco.

E aí, o que achou?

Gostou? Odiou? Tem sugestões de melhorias? Gostaríamos muito de ouvir sua opinião!

De um tempo para cá, eu fui contactado por alguns desses usuários perguntando sobre a possibilidade de ter o nosso projeto incluído na distribuição do Django, na forma de uma Contrib app. Eu achei a idéia excelente, pois eu penso que um framework como o Django deveria se preocupar em resolver um problema tão recorrente quanto este que o Django-flash se propõe a resolver.

Se você utiliza Django-flash em seus projetos, não deixe de acompanhar essa discussão. Se possível, nos dê sua opinião sobre o que poderia ser feito para melhorar ainda mais o projeto e, assim, facilitar sua inclusão no Django.

Como o mercado é dominado por linguagens imperativas, é bem difícil encontrar pessoas que realmente conheçam e utilizem linguagens funcionais com certa regularidade. Mas isso não significa, de forma alguma, que não há espaço para tais linguagens. Na verdade, a tendência é que elas ganhem cada vez mais espaço.

Por que aprender uma linguagem funcional?

Em linguagens imperativas, a programação de um software consiste basicamente na definição e manipulação de seu estado interno, conduzida de modo a resolver um determinado problema. Portanto, pode-se dizer que softwares escritos em tais linguagens são movidos a efeitos colaterais, pois a forma e a ordem com que seu estado interno é modificado é o que define o funcionamento do software.

Em softwares triviais isso não chega a ser um problema, mas quando falamos de softwares grandes e complexos, essa volatilidade complica, e muito, a vida de quem os desenvolve e os mantém.

Linguagens funcionais, por outro lado, são conhecidas por evitar efeitos colaterais ao máximo, e isso nos trás uma infinidade de vantagens. Assim como na matemática, executar uma função f(x) com o mesmo argumento N vezes produz sempre o mesmo resultado, e por isso:

1. o código fica muito mais fácil de entender, debugar e testar. Tudo o que você precisa saber sobre uma função está nos seus argumentos;
2. o código, por também contar com estruturas de dados imutáveis, pode ser executado de forma concorrente, com poucas ou quaisquer modificações, e você nunca terá de se preocupar com locks, condições de corrida, deadlocks e coisas do tipo;
3. o compilador pode fazer otimizações impossíveis de serem feitas em linguagens imperativas, como automaticamente paralelizar ou reordenar chamadas a funções;

Enfim, esse é só um resumo das vantagens que linguagens funcionais têm sobre linguagens imperativas. Confira os links no final deste post para saber mais.

Escolhendo a linguagem

Clojure, Erlang, Haskell, J, (Common) Lisp, Scheme. E essas são somente algumas das linguagens com forte base funcional disponíveis por aí.

Mas qual delas escolher? Cada pessoa segue um ritual diferente ao escolher uma nova ferramenta e por isso não sou eu quem irá te dizer qual delas escolher. O que eu posso fazer é dar algumas sugestões:

• Quer saber como tudo começou? Aprenda Common Lisp.
• Quer uma linguagem parecida com Lisp, mas que rode na JVM? Clojure pode ser uma boa.
• Quer uma linguagem com uma sintaxe sucinta e poderosa? Dê uma olhada em J.
• Quer uma linguagem que facilite a construção de softwares distribuídos e de alta disponibilidade? Vá de Erlang.
• Quer uma linguagem que mude a forma com que você pensa sobre programação? Aprenda qualquer uma delas!

Erlang e Haskell estão na minha mira mas, no momento, eu optei por aprender Clojure.

Praticar é essencial

Ok, escolhida a linguagem de programação, o próximo passo é ler muito e praticar mais ainda.

Para quem está interessado em aprender Clojure, material não falta. Apesar de bem nova (apenas 2 anos de existência), a linguagem vem ganhando popularidade e muito vêm sendo escrito sobre ela. Aliás, o primeiro livro sobre Clojure foi publicado recentemente pela Pragmatic Bookshelf. (Pode comprar sem medo, o livro é excelente)

Agora, independente da linguagem escolhida, uma forma interessante de aplicar os conhecimentos recém-adquiridos é tentar resolver os problemas propostos pelo Project Euler, um website com centenas de problemas do tipo “What is the value of the first triangle number to have over five hundred divisors?”. No começo eu sofri um pouco para pegar as manhas da linguagem, mas depois de ter resolvido uns 10-15 problemas desse tipo, eu sinto que as coisas estão começando a fazer sentido.

Aos interessados, eu acabei de disponibilizar no Github um projeto contendo as soluções, todas em Clojure, para alguns dos problemas propostos.

E vocês, o que recomendam?

Depois de algumas semanas pesquisando sobre Programação Funcional, eu me sinto como se tivesse deixado de lado um vício: meio assustador no início, mas melhor a cada dia que passa!

Aos que já conhecem ou trabalham regularmente com linguagens funcionais, que dica vocês dão para quem acabou de tomar a pílula vermelha?

Referências

• On Lisp Book (Obrigatório!);
• Functional Programming For The Rest Of Us (Obrigatório!);
• The Promises Of Functional Programming (Atualização);
• Programming Clojure;
• Clojure – Functional Programming for the JVM;

Francamente, eu achava que não iria dar certo, talvez por culpa de uma screencast horrível que eu acabara de ver, não sei. Mas o fato é que, contrariando minhas expectativas, o Django vem se mostrando uma ferramenta muito interessante. Se você ainda não conhece, veja você mesmo o que Django (e Python, claro!) podem fazer por você.

Mas voltando ao assunto, a primeira vez que precisei usar algo que o Django não oferecia por padrão foi quando tentei utilizar um recurso muito querido  pelo pessoal do Rails: as mensagens flash.¹ Por esse motivo, eu comecei um projeto open source chamado django-flash, cujo objetivo é (pasmem!) levar as mensagens flash do Rails ao Django.

O projeto vem sido desenvolvido no meu tempo livre e hoje chega à versão 1.4.1, oferecendo todos os recursos então presentes no seu irmão mais velho. Acredito que o projeto chegou num grau interessante de maturidade: API estável, documentação abundante, código extremamente bem comentado e apoiado por testes (unitários e de integração).

Portanto, se você precisa de algo semelhante às mensagens flash do Rails em seu projeto Django, não deixe de conferir o site do projeto. Conto com a ajuda de vocês para tornar este projeto cada vez melhor!

Um bom fim de semana a todos!

Essa automatização por si só já quebra uma árvore, mas ela possibilita ainda o uso de Integração Contínua, uma prática extremamente importante que costuma ajudar muitas equipes a manter seus projetos nos trilhos. Para mais informações sobre Integração Contínua, eu recomendo a leitura deste artigo, até porque este post terá um enfoque mais prático.

Neste texto será mostrado como configurar um projeto Python no Hudson, um servidor de Integração Contínua muito simples de configurar e utilizar. O sistema de controle de versões que eu utilizo aqui é o Git, mas usuários de outros sistemas também poderão achar este texto útil.

Baixando o Hudson

Acesse o site do Hudson e baixe o arquivo .war através do link disponível na página principal. Quando o download terminar, basta rodar o comando abaixo para subir o servidor na porta 8080:

java -jar hudson.war

Tela inicial do Hudson

Perca uns cinco minutos dando uma navegada no Hudson para ter uma idéia melhor do que é possível de ser feito com ele.

Hudson e plugins

O Hudson vem com suporte a Maven e Ant, duas das mais populares ferramentas para build de aplicações Java. Mas não se engane: o Hudson pode ser aproveitado em praticamente qualquer projeto, independente da linguagem e dos frameworks utilizados.

As funcionalidades do Hudson podem ser estendidas através de plugins, sendo que neste artigo utilizaremos dois deles: o Git Plugin, necessário para que o Hudson consiga trabalhar com repositórios Git, e o Violations, que consegue interpretar a saída de diferentes verificadores de código (dentre eles o pylint, um analisador de código Python!) e exibir informações a respeito da qualidade do código-fonte.

Para instalar esses plugins, basta acessar a tela de gerenciamento de plugins, marcar o Git Plugin e o Violations, e confirmar:

Instalando os plugins

Assim que a instalação terminar, reinicie o Hudson.

Integrando testes escritos com PyUnit ao Hudson

Apesar de existirem várias opções para criação e execução de testes unitários para Python, o PyUnit costuma ser o mais usado pelo fato de já estar incluído na distribuição padrão do Python.

Quem já fuçou no código do PyUnit sabe que ele define apenas um TestRunner, o TextTestRunner. O que este TestRunner basicamente faz é gerar em um fluxo qualquer (geralmente no sys.stderr) uma saída parecida com a seguinte:

.....
----------------------------------------------------------------------
Ran 5 tests in 0.067s

Apesar de eu me contentar com essa saída mais simples, bom, ferramentas como o próprio Hudson não se contentam; elas preferem algo como o bom e velho XML, que, convenhamos, é muito mais fácil de parsear.

Perdi algumas horas na Internet procurando por um TestRunner que conseguisse gerar arquivos XML no mesmo formato que os gerados pelo Ant e Maven, mas não encontrei nenhuma opção que fosse minimamente confiável. Por isso, eu tomei a liberdade de escrever meu próprio TestRunner: XMLTestRunner. O código deste “projeto”, disponibilizado no Github, contém instruções de uso e scripts de exemplo. Clonem e forkem à vontade!

Antes de prosseguirmos, baixe o módulo xmlrunner.py do site do projeto e o copie em algum lugar dentro do seu PYTHONPATH.

Integrando um projeto Python no Hudson

Para não perdermos tempo criando do zero um projeto de exemplo em Python, eu mostrarei como fazer para integrar o próprio XMLTestRunner com o Hudson.

Abra o console administrativo do Hudson e clique no link New Job:

Criando um projeto "free-style"

Na próxima tela, precisamos configurar o Job com os dados necessários:

Configuração de projeto

Configuração de projeto

Isso é tudo! Confirme as alterações e clique no link Build now. Aguarde alguns segundos enquanto o projeto é baixado do repositório Git e testado:

Exemplos de builds feitos pelo Hudson

Relatório de execução de testes

Análise de código feita pelo pylint

Como disparar o build de forma automática?

Uma vez que o projeto tenha sido configurado corretamente, basta um clique do mouse para que o Hudson faça todo o trabalho sujo. O problema agora é lembrar de fazer o build sempre que alguém modificar código no repositório.

Felizmente, temos duas opções para nos livrar de mais essa tarefa manual: a primeira seria configurar, nas propriedades do Job, uma expressão Cron que indique de quanto em quanto tempo o build deve ser feito; a segunda alternativa é apenas disparar o build quando alguém modificar código no repositório.

Como acontece com outros sistemas de controle de revisão, o Git possui hooks que nos permite executar ações em determinados momentos. Esses hooks nada mais são do que scripts executáveis localizados no diretório .git/hooks.

Mas enfim, quando disparar o build? Se o repositório Git e o servidor Hudson não são capazes de se comunicar diretamente, talvez a única alternativa seja disparar o build periodicamente. Para isso, você deve configurar um ou mais Build Triggers, na tela de configuração do Job.

Entretanto, se você mantém o repositório Git e o servidor Hudson na mesma máquina, ou mesmo em máquinas diferentes mas capazes de se comunicar via rede, podemos considerar a utilização dos hooks como ferramenta de integração entre o repositório Git e o Hudson.

Agora a pergunta que não quer calar: como integrar o Git e o Hudson? Bem, isso ficará como exercício para o leitor.

Dicas:

• O Hudson disponibiliza uma API através da qual se pode agendar builds, alterar as configurações do Job, criar Jobs, entre outras coisas.
• Para conhecer os hooks oferecidos pelo Git, consulte a documentação.

Conclusão

Já faz algum tempo que eu venho utilizando o Hudson para integrar projetos Java, e esta ferramenta vem se mostrando muito útil no meu dia-a-dia. Só quem pratica Integração Contínua sabe o quanto é complicado não contar com a segurança que ela proporciona ao desenvolvimento.

O problema, no entanto, começou quando eu optei pelo Python em vez do Java em certos projetos. Obviamente, eu queria aproveitar o ambiente de Integração Contínua que eu já utilizava, o que foi bastante complicado já que o PyUnit, framework de testes que eu costumo utilizar, não oferece uma forma de gerar relatórios XML, da mesma forma que Ant e Maven fazem.

Depois de estudar o funcionamento interno do PyUnit, eu decidi implementar um TestRunner que fosse capaz de gerar arquivos XML no formato esperado pelo Hudson. Deu um bocado de trabalho, é verdade, mas pelo menos agora eu consigo utilizar os excelentes relatórios gerados pelo Hudson para acompanhar a execução dos meus testes PyUnit.

Como o Brasil é grande, seria burrice achar que eu fui o único a enfrentar esse tipo de dificuldade. Por esse motivo, eu resolvi escrever este texto e, quem sabe, ajudar àqueles que enfrentam um problema semelhante.