理想的程序员必须懒惰，永远追随自动化法则。Automating shapes smarter future.
在一个 Python 项目的开发过程中可能会做的事情：编译、手动或自动化测试、部署环境配置等。这些操作是重复而枯燥的，如果是人工来一项一项做，会浪费大量时间，需要有一个高效的工具来帮我们完成。
这篇文章中我们用可执行的步骤告诉大家，如何用 flow.ci 从 GitHub 到 Slack 搭建简单的 Python 自动化持续集成。
了解 flow.ci
flow.ci 是融入了 workflow 机制的持续集成（CI）服务，也可以理解为自动化流程平台，除了集成代码、编译、测试之外，还可以集成常用的工具、灵活自定义流程。1 分钟即可完成开发测试环境搭建，开启第一个 Build。
在 flow.ci，我们把项目的开发工作流称为 flow ，每个 flow 由触发器和插件构成。系统根据不同的语言和环境提供对应的 flow 模版，触发器和插件。Flow 的自定义非常简单，只需要 One-Click 即可添加你需要的插件。它可能是一个代码静态分析检测工具(比如 Eslint)，可能是一个数据库（比如 Mysql/MongoDB/Redis），也可能是一个消息通知插件（比如 邮件/Slack）等。
更专注于代码，其他的琐事交给 flow.ci 自动化完成吧