빠른 시작: 명령줄(CLI)을 사용하여 Azure Artifacts로 Python 패키지 게시 및 사용

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이 빠른 시작에서는 Azure Artifacts 피드를 만들고 피드를 사용하여 로컬 개발 환경의 명령줄에서 Python 패키지를 게시하고 사용하는 방법을 알아봅니다. 완료되면 Python 패키지가 피드에 게시되고 피드에서 로컬 개발 환경으로 설치됩니다.

Azure Pipelines에서 패키지를 게시하고 사용하려면 Azure Pipelines를 사용하여 Python 패키지 게시를 참조 하세요.

필수 조건

다음 단계를 실행하려면 다음이 있어야 합니다.

• Azure DevOps 조직. 체험 계정 만들기
• 패키징>읽기 범위가 있는 PAT(개인용 액세스 토큰)입니다. 하나를 만들려면 PAT 만들기를 참조하세요.
• Azure DevOps 프로젝트입니다. 없는 경우 프로젝트를 만듭니다.
• 로컬 컴퓨터에 설치된 Python 3.8 이상 여기에서 Python을 다운로드합니다.
• pip 19.2 및 twine 1.13.0 이상.
• 로컬 컴퓨터에서 피드에 게시할 Python 패키지입니다.
• 샘플 Python 패키지를 사용하는 경우:
  • GitHub 계정 아직 GitHub 계정이 없는 경우 무료 GitHub 계정을 만듭니다.
  • git이 로컬 컴퓨터에 설치되어 있습니다.

로컬 Python 패키지 만들기

피드에 게시하려면 Python 패키지가 필요합니다. 게시할 패키지가 없는 경우 GitHub에서 샘플 Python 패키지를 복제할 수 있습니다.

샘플 Python 패키지 복제

GitHub에서 샘플 Python 패키지를 사용하려면 다음 단계를 사용합니다.

1. 다음 GitHub 리포지토리로 이동합니다.

   https://github.com/microsoft/python-package-template
   

2. 리포지토리를 GitHub 계정에 포크합니다.

3. 포크된 리포지토리로 이동하여 코드를 선택합니다.

4. 포크된 리포지토리의 URL을 복사합니다.

5. 로컬 컴퓨터의 CLI에서 포크된 리포지토리에서 복사한 URL을 사용하여 다음 명령으로 리포지토리를 복제합니다.

   git clone <REPOSITORY_URL>
   

6. 디렉터리를 복제된 리포지토리로 변경합니다.

   cd python-package-template
   

패키지 빌드

휠 및 원본 배포를 빌드하려면 프로젝트 디렉터리에서 다음 명령을 실행합니다.

pip install --upgrade build
python -m build

Python 프로젝트에 파일이 있는 setup.py 경우 다음 명령을 사용하여 패키지를 빌드할 수 있습니다.

python setup.py sdist bdist_wheel

피드 만들기

1. Azure DevOps 조직에 로그인한 다음, 프로젝트로 이동합니다.

2. 아티팩트 및 피드 만들기를 선택합니다.

   

3. 피드에 대해 다음 정보를 입력합니다.

   1. 피드의 설명 이 포함된 이름을 입력합니다.
   2. 표시 유형을 정의합니다(피드 내에서 패키지를 볼 수 있는 사용자를 나타낸다).
   3. pypi.org 같은 공용 원본의 패키지를 사용할지 여부를 선택합니다.
   4. 피드의 범위를 지정합니다.

4. 만들기를 실행합니다.

피드에 패키지 게시

twine을 사용하여 Azure Artifacts 피드에 패키지를 업로드합니다.

1. Azure DevOps 프로젝트로 이동하여 아티팩트 선택

2. 피드를 선택하고 피드할 커넥트 선택합니다.

   

3. Python 섹션에서 트윈을 선택합니다.

   

4. 개발 머신에서 twine이 설치되어 있는지 확인합니다.

   pip install --upgrade twine
   

5. 프로젝트 설정 섹션의 지침에 따라 파일을 설정합니다.pypirc.

   

6. 패키지를 게시할 때마다 개인 액세스 토큰을 입력할 필요가 없도록 파일에 자격 증명을 .pypirc 추가할 수 있습니다. 개인 액세스 토큰을 퍼블릭 리포지토리 검사 않도록 합니다.

   자격 증명이 있는 .pypirc 파일의 예:

   [distutils]
   Index-servers =
       <FEED_NAME>
   
   [<FEED_NAME>]
   Repository = <FEED_URL>
   username = <FEED_NAME>
   password = <YOUR_PERSONAL_ACCESS_TOKEN>
   

7. 패키지를 업로드하려면 프로젝트 디렉터리에서 FEED_NAME 피드 이름으로 바꾸는 <> 다음 명령을 실행합니다. Windows에서는 인수를 사용하여 파일 위치를 --config-file 지정 .pypirc 해야 할 수 있습니다.

   twine upload --repository <FEED_NAME> dist/*
   

피드에서 패키지 설치

1. Azure DevOps 프로젝트로 이동하여 아티팩트 선택

2. 피드를 선택하고 피드할 커넥트 선택합니다.

   

3. Python 섹션에서 pip를 선택합니다.

   

4. 로컬 Python 환경을 준비합니다.

   Windows

   1. pip가 설치되어 있고 최신 상태인지 확인합니다.

      python -m pip install --upgrade pip
      

   2. Python 가상 환경을 만들고 활성화합니다.

      python -m venv myenv
      myenv/Scripts/activate
      

   Linux 및 macOS

   1. pip가 설치되어 있고 최신 상태인지 확인합니다.

      python3 -m pip install --upgrade pip
      

   2. Python 가상 환경을 만들고 활성화하려면 다음을 수행합니다.

      python3 -m venv myenv
      source myenv/bin/activate
      

5. 가상 환경의 루트 디렉터리에 pip.ini (Windows) 또는 pip.conf (Mac/Linux) 파일을 추가합니다. 커넥트 Project 설치 섹션에서 콘텐츠를 복사하여 피드 대화 상자에 추가하고 pip.ini 또는 pip.conf 파일에 추가합니다.

   

6. 피드에서 패키지를 설치할 때마다 개인 액세스 토큰을 입력할 필요가 없도록 pip.ini 또는 pip.conf 파일에 자격 증명을 추가할 수 있습니다. 개인 액세스 토큰을 퍼블릭 리포지토리 검사 않도록 합니다.

   자격 증명이 있는 pip.ini 또는 pip.conf 파일의 예:

   [global]
   extra-index-url=https://<FEED_NAME>:<YOUR_PERSONAL_ACCESS_TOKEN>@<FEED_URL>
   

7. 패키지를 설치하려면 PACKAGE_NAME> 피드의 패키지 이름으로 바꾸는 <다음 명령을 실행합니다.

   pip install <PACKAGE_NAME>
   

리소스 정리

만든 리소스를 완료하면 요금이 발생하지 않도록 해당 리소스를 삭제할 수 있습니다. 프로젝트를 삭제하면 모든 프로젝트 수준 아티팩트 피드가 삭제됩니다.

프로젝트를 삭제하려면 다음을 수행합니다.

1. 프로젝트 설정을 선택합니다.
2. 프로젝트 세부 정보 페이지의 아래쪽에서 삭제를 선택합니다.
3. 확인할 프로젝트의 이름을 입력한 다음 삭제를 선택합니다.

피드만 삭제하려는 경우:

1. 아티팩트 선택 및 드롭다운 메뉴에서 피드를 선택합니다.
2. 설정 단추를 선택합니다.
3. 피드 설정 탭에서 피드 삭제를 선택합니다.
4. 삭제를 선택하여 확인합니다.

로컬 개발 환경을 클린:

1. 가상 환경을 비활성화하려면 다음 명령을 실행합니다.

   deactivate
   

2. 가상 환경을 삭제하려면 가상 환경을 만든 디렉터리를 삭제합니다.

3. .pypirc 홈 디렉터리에서 파일을 제거합니다.

샘플 Python 패키지를 복제한 경우 로컬 컴퓨터 및 GitHub 계정에서 리포지토리를 삭제할 수 있습니다.

다음 단계

• 피드 뷰를 사용하여 패키지 공유

• Azure Pipelines를 사용하여 Python 패키지 게시

• Python 앱 빌드

관련된 문서

• 아티팩트 키링

• Python 가상 환경