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Personalizar pipelines do Python

  • Artigo

Este artigo descreve como personalizar a criação, o teste, o empacotamento e a entrega de aplicativos e código do Python no Azure Pipelines. Para criar seu primeiro pipeline com o Python, confira o Início rápido do Python.

Com agentes hospedados pela Microsoft no Azure Pipelines, você pode criar seus aplicativos Python sem precisar configurar sua própria infraestrutura. As ferramentas que você normalmente usa para criar, testar e executar aplicativos Python, incluindo pip, são pré-instaladas.

Talvez seja necessário solicitar a concessão gratuita de trabalhos paralelos ou comprar um trabalho paralelo para executar seus pipelines.

Para criar aplicativos Python com o Azure Pipelines, você precisa de um agente auto-hospedado com o Python instalado. Para instalar o Python em seu agente, consulte UsePythonVersion.

Usar uma versão específica do Python

Para usar uma versão específica do Python em seu pipeline, adicione a tarefa Usar versão do Python a azure-pipelines.yml. O exemplo de definição de pipeline YAML a seguir define o pipeline para usar o Python 3.11.

steps:
- task: UsePythonVersion@0
  inputs:
    versionSpec: '3.11'

Usar várias versões do Python

Para executar um pipeline com várias versões do Python, por exemplo, para testar um pacote nessas versões, defina um job com uma matrix das versões do Python. Em seguida, defina a tarefa UsePythonVersion para fazer referência à variável matrix. Por exemplo:

jobs:
- job: 'Test'
  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
    inputs:
      versionSpec: '$(python.version)'

Você pode adicionar tarefas que usam cada versão do Python na matriz.

Executar scripts Python

Para executar scripts Python do seu repositório, use um script elemento e especifique um nome de arquivo. Por exemplo:

- script: python src/example.py

Você também pode usar a tarefa de script Python para executar scripts Python embutidos.

- task: PythonScript@0
  inputs:
    scriptSource: 'inline'
    script: |
      print('Hello world 1')
      print('Hello world 2')

Para parametrizar a execução do script, use a PythonScript tarefa com arguments valores para passar argumentos para o processo em execução. Você pode usar sys.argv ou a biblioteca mais sofisticada argparse para analisar os argumentos.

- 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

Instalar dependências

Você pode usar scripts para instalar os pacotes PyPI específicos com pip. O exemplo a seguir instala ou atualiza pip e os setuptools pacotes e wheel .

- script: python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
  displayName: 'Install tools'

Requisitos de instalação

Depois de atualizar pip e amigos, uma próxima etapa típica é instalar dependências do requirements.txt.

- script: pip install -r requirements.txt
  displayName: 'Install requirements'

Executar testes

Você pode usar scripts para instalar e executar vários testes em seu pipeline.

Executar testes de lint com flake8

O código YAML a seguir é instalado ou atualizado flake8 e o usa para executar testes de lint.

- script: |
    python -m pip install flake8
    flake8 .
  displayName: 'Run lint tests'

Testar com pytest e coletar métricas de cobertura com pytest-cov

O código YAML a seguir instala pytest e pytest-cov executa testes, gerando resultados de teste no formato JUnit e gerando resultados de cobertura de código no formato Cobertura XML.

- script: |
    pip install pytest pytest-azurepipelines
    pip install pytest-cov
    pytest --doctest-modules --junitxml=junit/test-results.xml --cov=. --cov-report=xml
  displayName: 'pytest'

Executar testes com o Tox

O Azure Pipelines pode executar trabalhos paralelos de testes do Tox para dividir o trabalho. No computador de desenvolvimento, você precisa executar os ambientes de testes em série. O exemplo a seguir usa tox -e py para executar qualquer versão do Python que esteja ativa para o trabalho atual.

- 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'

Publicar resultados de teste

Adicione a tarefa Publicar Resultados de Teste para publicar os resultados de teste JUnit ou xUnit no servidor.

- task: PublishTestResults@2
  condition: succeededOrFailed()
  inputs:
    testResultsFiles: '**/test-*.xml'
    testRunTitle: 'Publish test results for Python $(python.version)'

Publicar resultados de cobertura de código

Adicione a tarefa Publicar resultados de cobertura de código para publicar resultados de cobertura de código no servidor. Você pode ver as métricas de cobertura no resumo da compilação e baixar relatórios HTML para análise posterior.

- task: PublishCodeCoverageResults@2
  inputs:
    codeCoverageTool: Cobertura
    summaryFileLocation: '$(System.DefaultWorkingDirectory)/**/coverage.xml'

Empacotar e entregar o código

Para autenticar com twineo , use a tarefa de autenticação de upload de fio do Python para armazenar credenciais PYPIRC_PATH de autenticação na variável de ambiente.

- task: TwineAuthenticate@0
  inputs:
    artifactFeed: '<Azure Artifacts feed name>'
    pythonUploadServiceConnection: '<twine service connection from external organization>'

Em seguida, adicione um script personalizado que usa twine para publicar seus pacotes.

- script: |
   twine upload -r "<feed or service connection name>" --config-file $(PYPIRC_PATH) <package path/files>

Você também pode usar o Azure Pipelines para criar uma imagem para seu aplicativo Python e efetuar push dela em um registro de contêiner.

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