Erstellen von Python-Apps

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Sie können Azure Pipelines verwenden, um Python-Apps und -Skripts als Teil Ihres CI/CD-Systems zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Dieser Artikel konzentriert sich auf das Erstellen einer einfachen Pipeline. In dieser Schnellstartanleitung wird beschrieben, wie Sie eine einfache Flask-App mit drei Seiten erstellen, die eine gemeinsame Basisvorlage verwenden, und sie mit Azure DevOps bereitstellen.

Sie müssen nichts für Azure Pipelines einrichten, um Python-Projekte zu erstellen. Python ist auf Microsoft gehosteten Build-Agents für Linux, macOS oder Windows vorinstalliert. Informationen dazu, welche Python-Versionen vorinstalliert sind, finden Sie unter Verwenden eines Microsoft gehosteten Agents.

Weitere Informationen zum Konfigurieren von Python in Pipelines finden Sie unter Anpassen von Python.

Wenn Sie ein komplexeres Beispiel benötigen, lesen Sie Verwenden von CI/CD zum Bereitstellen einer Python-Web-App für Azure App Service unter Linux.

Voraussetzungen

In Azure DevOps müssen die folgenden Elemente vorhanden sein:

1 : Forken des Beispielcodes

Importieren Sie dieses Repository in Ihr Git-Repository in Azure DevOps Server 2019:

Für das folgende Python Flask-Beispieltutorial:

https://github.com/Microsoft/python-sample-vscode-flask-tutorial

2. Erstellen Ihrer Pipeline

  1. Melden Sie sich bei Azure Pipelines an. Ihr Browser wechselt zu https://dev.azure.com/my-organization-name Ihrem Azure DevOps-Dashboard und zeigt es an.

  2. Wechseln Sie zu Ihrem Projekt, und wählen Sie Pipelines>Neue Pipeline erstellen aus.

  3. Wählen Sie GitHub als Speicherort Ihres Quellcodes aus.

  4. Wenn Sie zum Anmelden zu GitHub weitergeleitet werden, geben Sie Ihre GitHub-Anmeldeinformationen ein.

  5. Wenn die Liste der Repositorys angezeigt wird, wählen Sie Ihr Node.js Beispielrepository aus.

  6. Azure Pipelines analysiert den Code in Ihrem Repository und empfiehlt die Python package Vorlage für Ihre Pipeline. Wählen Sie diese Vorlage aus.

  7. Azure Pipelines generiert eine YAML-Datei für Ihre Pipeline. Wählen Sie Speichern aus, und führen Sie>Commit direkt in den Mainbranch aus, und wählen Sie dann Speichern und erneut ausführen aus.

  8. Eine neue Ausführung wird gestartet. Warten Sie, bis die Ausführung beendet ist.

Wenn Sie fertig sind, verfügen Sie über eine YAML-Datei azure-pipelines.yml in Ihrem Repository, die Sie anpassen können.

Anpassen Ihrer Pipeline

  1. Bearbeiten Sie die azure-pipelines.yml Datei in Ihrem Repository, und aktualisieren Sie die Python-Versionsverweise.
trigger:
- main

pool:
  vmImage: ubuntu-latest
strategy:
  matrix:
    Python37:
      python.version: '3.7'
    Python38:
      python.version: '3.8'
    Python39:
      python.version: '3.9'
    Python310:
      python.version: '3.10'

steps:
- task: UsePythonVersion@0
  inputs:
    versionSpec: '$(python.version)'
  displayName: 'Use Python $(python.version)'

- script: |
    python -m pip install --upgrade pip
    pip install -r requirements.txt
  displayName: 'Install dependencies'

- script: |
    pip install pytest pytest-azurepipelines
    pytest
  displayName: 'pytest'
  1. Fügen Sie eine Datei in Ihrem Repository hinzu azure-pipelines.yml . Passen Sie diesen Codeausschnitt für Ihren Build an.
trigger:
- main

pool: Default

steps:
- script: python -m pip install --upgrade pip
  displayName: 'Install dependencies'

- script: pip install -r requirements.txt
  displayName: 'Install requirements'
  1. Erstellen Sie eine Pipeline (wenn Sie nicht wissen, wie sie geht, lesen Sie Erstellen Ihrer ersten Pipeline), und wählen Sie für die Vorlage YAML aus.

  2. Legen Sie den Agentpool und den YAML-Dateipfad für Ihre Pipeline fest.

  3. Speichern Sie die Pipeline, und stellen Sie einen Build in die Warteschlange. Wenn die Meldung Build #nnnnnnnn.n wurde in die Warteschlange eingereiht angezeigt wird , wählen Sie den Nummerlink aus, um Ihre Pipeline in Aktion zu sehen.

  4. Wenn Sie bereit sind, Änderungen an Ihrer Pipeline vorzunehmen, bearbeiten Sie sie.

3: Ausführen der Pipeline

Speichern Sie Ihre Pipeline, und führen Sie sie aus. Überprüfen Sie nach der Ausführung Ihrer Pipeline, ob die Aufträge erfolgreich ausgeführt wurden.

Screenshot: Vollständige Python-Aufträge.

Nächste Schritte

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben diese Schnellstartanleitung erfolgreich abgeschlossen! Informationen zum Ausführen von Python-Skripts oder zum Ausführen bestimmter Versionen von Python finden Sie unter Konfigurieren von Python.