


Automatisez les flux de travail DevOps avec les actions GitHub
Nov 11, 2024 am 03:37 AMAuteur : Trix Cyrus
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Qu'est-ce que les actions GitHub??
GitHub Actions est un outil d'automatisation intégré à GitHub, offrant la possibilité d'automatiser les flux de travail, les pipelines CI/CD, les tests, les contr?les de qualité du code et même les déploiements directement dans votre référentiel. Il vous permet de définir des flux de travail à l'aide de fichiers YAML, vous donnant ainsi un contr?le total sur les déclencheurs, les environnements et les taches.
Pourquoi utiliser les actions GitHub pour DevOps??
- Intégré à GitHub?: intégration transparente aux dép?ts, problèmes et demandes d'extraction GitHub.
- Pipelines CI/CD évolutifs?: exécutez des builds, des tests et des déploiements sur diverses plates-formes.
- Flux de travail personnalisables?: définissez des flux de travail qui correspondent exactement à vos besoins, des taches simples aux processus complexes en plusieurs étapes.
- Workflows réutilisables?: partagez des workflows réutilisables et des actions personnalisées sur plusieurs projets.
Composants clés des actions GitHub
- Workflows?: processus automatisés définis dans les fichiers YAML stockés dans le répertoire .github/workflows.
- Taches?: chaque flux de travail est composé de taches qui peuvent s'exécuter simultanément ou séquentiellement.
- étapes?: chaque tache comporte une série d'étapes, qui peuvent inclure l'exécution de commandes, de scripts ou d'actions réutilisables.
- Déclencheurs?: définissez les événements qui déclenchent un flux de travail, tels que push, pull_request, planning, etc.
Configuration de votre premier flux de travail DevOps
Examinons la création d'un flux de travail CI de base pour tester et créer votre code chaque fois qu'un nouveau commit est poussé.
Créer le fichier de workflow
Accédez à .github/workflows dans votre référentiel et créez un fichier nommé ci.yml.Définir la structure du flux de travail
name: CI Workflow on: push: branches: - main pull_request: branches: - main jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Node.js uses: actions/setup-node@v3 with: node-version: '16' - name: Install dependencies run: npm install - name: Run tests run: npm test - name: Build project run: npm run build
- Explication du workflow
- Déclencheurs (activés)?: Le workflow se déclenche sur des événements push ou pull_request ciblant la branche principale.
- Taches?: nous avons une seule tache de build qui installe les dépendances, exécute des tests et construit le projet.
- étapes?: chaque étape utilise des actions ou des commandes (par exemple, actions/checkout pour extraire le code, actions/setup-node pour configurer Node.js et diverses commandes npm).
Ajout de contr?les de qualité du peluchage et du code
Pour garantir la qualité du code, vous pouvez ajouter une étape de peluchage à votre flux de travail.
- name: Lint code run: npm run lint
L'ajout de cette étape après l'installation des dépendances permet d'identifier les problèmes de qualité du code dès le début du pipeline.
Automatisation des déploiements avec les actions GitHub
Ajoutons maintenant une étape de déploiement automatisée à un service cloud, tel qu'AWS ou Firebase.
Exemple?: déployer sur Firebase
Configurer Firebase CLI
Tout d’abord, installez et configurez Firebase CLI sur votre ordinateur local. Générez un jeton avec Firebase login:ci et stockez-le en tant que secret GitHub (FIREBASE_TOKEN).Ajouter l'étape de déploiement
name: CI Workflow on: push: branches: - main pull_request: branches: - main jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Node.js uses: actions/setup-node@v3 with: node-version: '16' - name: Install dependencies run: npm install - name: Run tests run: npm test - name: Build project run: npm run build
Ici, nous spécifions les besoins?: build, ce qui signifie que cette tache de déploiement ne s'exécute qu'une fois la tache de build terminée avec succès.
Conseils avancés sur les actions GitHub
- Utiliser la mise en cache?: accélérez les flux de travail en mettant en cache les dépendances.
- name: Lint code run: npm run lint
- Matrix Builds?: testez sur plusieurs versions ou plates-formes à l'aide de stratégies matricielles.
deploy: needs: build runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Node.js uses: actions/setup-node@v3 with: node-version: '16' - name: Install dependencies run: npm install - name: Build project run: npm run build - name: Deploy to Firebase env: FIREBASE_TOKEN: ${{ secrets.FIREBASE_TOKEN }} run: | npm install -g firebase-tools firebase deploy
- Secrets et variables d'environnement?: stockez les informations sensibles dans les secrets GitHub et accédez-y à l'aide de ${{ secrets.SECRET_NAME }}.
Flux de travail de surveillance et de débogage
- Afficher les journaux?: chaque étape de GitHub Actions génère des journaux accessibles depuis l'onglet Actions.
- Mode débogage?: ajoutez ACTIONS_STEP_DEBUG dans les secrets avec la valeur true pour la journalisation détaillée.
- Notifications d'erreur?: configurez des notifications (par exemple, Slack ou e-mail) pour recevoir des alertes en cas d'échec du flux de travail.
Flux de travail réutilisables
à mesure que vos projets se développent, envisagez de créer des flux de travail réutilisables en définissant workflow_call dans votre fichier YAML et en les réutilisant dans plusieurs référentiels, en particulier pour des taches telles que le formatage du code ou les analyses de sécurité.
Conclusion
L'automatisation des workflows DevOps avec GitHub Actions améliore la productivité, réduit les erreurs humaines et crée un pipeline CI/CD plus robuste. Grace aux flux de travail exécutés de manière transparente en arrière-plan, les développeurs peuvent se concentrer davantage sur l’écriture du code et moins sur les taches de déploiement. Commencez petit avec les tests et développez progressivement le déploiement et la surveillance pour maximiser le potentiel de GitHub Actions dans votre parcours DevOps.
Ce guide fournit une base pour créer, tester et déployer vos projets avec GitHub Actions. Une fois à l'aise, vous pouvez vous développer davantage grace à des actions personnalisées, des intégrations et une automatisation avancée pour un pipeline DevOps entièrement optimisé.
~TrixSec
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
