问题描述
在使用Jenkins进行持续集成时，你希望强制开发人员为所有新编写的代码编写单元测试。代码使用Python编写。你想在Jenkins的流水线中实现这一目标。具体问题是，是否有可用的Jenkins插件或Python库可以实现这一要求？你想避免使用SonarQube，因为你认为这可能是一个过于复杂的解决方案。你想要一种解决方案，能够检测变更的文件，并在生成报告时检查这些文件的代码覆盖率百分比。
解决方案
在进行以下操作之前，请确保你已经详细阅读并理解了相关文档，以及每一步操作的影响。
使用diff-cover库检查代码覆盖率
为了实现你的需求，你可以使用一个名为diff-cover的Python库。这个库可以检测代码变更并计算变更的文件的代码覆盖率百分比。以下是实现这一目标的步骤：
在你的Jenkins流水线中，确保你已经配置好了Python环境和项目的构建步骤。
在Jenkins的构建步骤中，安装所需的Python依赖。你可以使用以下命令安装
diff-cover库：
bash
pip install diff-cover在Jenkins的构建步骤中，执行以下命令来计算代码覆盖率并生成报告：
“`bash
# 运行单元测试并生成代码覆盖率报告
coverage run –source=path/to/your/code -m unittest discover tests/
# 生成代码覆盖率报告
coverage xml -o coverage.xml
# 使用diff-cover来计算变更文件的代码覆盖率
diff-cover coverage.xml
“`
配置Jenkins以将生成的报告发布为构建的一部分，以便开发人员可以查看变更文件的代码覆盖率百分比。
在Jenkins的流水线设置中，将以上步骤集成到你的构建流程中，并确保它在每次拉取请求时都会运行。
通过以上步骤，你可以在Jenkins中实现检查拉取请求更改的代码覆盖率的需求。diff-cover库将帮助你计算变更文件的代码覆盖率百分比，并在报告中呈现，从而让开发人员了解他们的代码变更的测试覆盖情况。
请注意，你仍然需要对diff-cover的文档进行详细研究，以确保你正确地集成了该库，并能够理解生成的报告。此外，也可以考虑将其他适用的工具和插件集成到你的流水线中，以提高代码质量和测试覆盖率。
其他选项
除了使用diff-cover库，你还可以考虑其他的代码覆盖率工具和解决方案。例如，你提到了Python的coverage包，这也是一个流行的代码覆盖率工具，可以用于计算和分析代码覆盖率。你可以根据你的具体需求选择最适合的工具。
请确保在集成任何工具之前，仔细研究其文档，并在一个受控环境中进行测试，以确保它满足你的需求并正确地集成到你的流水线中。
注意：以上解决方案基于当前可用的信息和技术。确保在实际操作中仔细阅读并遵循相关文档，并在测试环境中进行实验，以确保一切正常工作。
如果你需要更多帮助或详细的操作步骤，请随时向我提问。