自訂適用于 Azure Pipelines 的 Python
您可以使用 Azure Pipelines 來建置 Python 應用程式,而不需要自行設定任何基礎結構。 您經常用來建置、測試及執行 Python 應用程式的工具,例如 pip - 在 Azure Pipelines 中預先安裝在 Microsoft 裝載的代理程式 上。
若要使用 Python 建立您的第一個管線,請參閱 Python 快速入門。
使用特定的 Python 版本
若要在管線中使用特定版本的 Python,請將 [使用 Python 版本] 工作 新增至 azure-pipelines.yml。 此程式碼片段會將管線設定為使用 Python 3.11:
steps:
- task: UsePythonVersion@0
inputs:
versionSpec: '3.11'
使用多個 Python 版本
若要執行具有多個 Python 版本的管線,例如,若要針對這些版本測試套件,請使用 Python 版本的 來定義 job
matrix
。 然後設定工作 UsePythonVersion
以參考 matrix
變數。
jobs:
- job: 'Test'
pool:
vmImage: 'ubuntu-latest' # other options: 'macOS-latest', 'windows-latest'
strategy:
matrix:
Python38:
python.version: '3.8'
Python39:
python.version: '3.9'
Python310:
python.version: '3.10'
steps:
- task: UsePythonVersion@0
inputs:
versionSpec: '$(python.version)'
您可以使用矩陣中的每個 Python 版本來新增要執行的工作。
執行 Python 指令碼
若要在存放庫中執行 Python 腳本,請使用 script
元素並指定檔案名。 例如:
- script: python src/example.py
您也可以使用 Python 腳本工作來執行內嵌 Python 腳本:
- task: PythonScript@0
inputs:
scriptSource: 'inline'
script: |
print('Hello world 1')
print('Hello world 2')
若要將腳本執行參數化,請使用 PythonScript
具有 arguments
值的 工作,將引數傳遞至執行中的進程。 您可以使用 sys.argv
或更複雜的 argparse
程式庫來剖析引數。
- task: PythonScript@0
inputs:
scriptSource: inline
script: |
import sys
print ('Executing script file is:', str(sys.argv[0]))
print ('The arguments are:', str(sys.argv))
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--world", help="Provide the name of the world to greet.")
args = parser.parse_args()
print ('Hello ', args.world)
arguments: --world Venus
安裝相依性
您可以使用腳本搭配 安裝特定的 PyPI 套件 pip
。 例如,此 YAML 會安裝或升級 pip
和 setuptools
和 wheel
套件。
- script: python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
displayName: 'Install tools'
安裝需求
更新 pip
和朋友之後,典型的下一個步驟是從 requirements.txt安裝相依性:
- script: pip install -r requirements.txt
displayName: 'Install requirements'
執行測試
使用腳本在管線中安裝和執行各種測試。
使用 flake8 執行 lint 測試
若要安裝或升級 flake8
並使用它來執行 lint 測試,請使用下列 YAML:
- script: |
python -m pip install flake8
flake8 .
displayName: 'Run lint tests'
使用 pytest 進行測試,並使用 pytest-cov 收集涵蓋範圍計量
使用此 YAML 來安裝和 pytest
pytest-cov
、執行測試、以 JUnit 格式輸出測試結果,並以 Cobertura XML 格式輸出程式碼涵蓋範圍結果:
- script: |
pip install pytest pytest-azurepipelines
pip install pytest-cov
pytest --doctest-modules --junitxml=junit/test-results.xml --cov=. --cov-report=xml
displayName: 'pytest'
使用 Tox 執行測試
Azure Pipelines 可以執行平行 Tox 測試作業來分割工作。 在開發電腦上,您必須以數列方式執行測試環境。 此範例會使用 tox -e py
來執行目前作業使用哪個 Python 版本。
- job:
pool:
vmImage: 'ubuntu-latest'
strategy:
matrix:
Python38:
python.version: '3.8'
Python39:
python.version: '3.9'
Python310:
python.version: '3.10'
steps:
- task: UsePythonVersion@0
displayName: 'Use Python $(python.version)'
inputs:
versionSpec: '$(python.version)'
- script: pip install tox
displayName: 'Install Tox'
- script: tox -e py
displayName: 'Run Tox'
發佈測試結果
新增 [發佈測試結果] 工作 ,將 JUnit 或 xUnit 測試結果發佈至伺服器:
- task: PublishTestResults@2
condition: succeededOrFailed()
inputs:
testResultsFiles: '**/test-*.xml'
testRunTitle: 'Publish test results for Python $(python.version)'
發佈程式碼涵蓋範圍結果
新增 [發佈程式碼涵蓋範圍結果] 工作 ,將程式碼涵蓋範圍結果發佈至伺服器。 您可以在組建摘要中看到涵蓋範圍計量,並下載 HTML 報告以進一步分析。
- task: PublishCodeCoverageResults@1
inputs:
codeCoverageTool: Cobertura
summaryFileLocation: '$(System.DefaultWorkingDirectory)/**/coverage.xml'
封裝和傳遞程式碼
若要使用 twine
進行驗證,請使用 Twine 驗證工作 將驗證認證儲存在環境變數中 PYPIRC_PATH
。
- task: TwineAuthenticate@0
inputs:
artifactFeed: '<Azure Artifacts feed name>'
pythonUploadServiceConnection: '<twine service connection from external organization>'
然後,新增用來 twine
發佈套件的自訂腳本。
- script: |
twine upload -r "<feed or service connection name>" --config-file $(PYPIRC_PATH) <package path/files>
相關延伸模組
意見反應
https://aka.ms/ContentUserFeedback。
即將登場:在 2024 年,我們將逐步淘汰 GitHub 問題作為內容的意見反應機制,並將它取代為新的意見反應系統。 如需詳細資訊,請參閱:提交並檢視相關的意見反應