Criar aplicativos Python

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Azure DevOps Services | Azure DevOps Server 2022 - Azure DevOps Server 2019

Você pode usar o Azure Pipelines para criar, testar e implantar aplicativos e scripts Python como parte do sistema de CI/CD. Este artigo se concentra na criação de um pipeline básico. Este guia de início rápido explica como criar um aplicativo Flask simples com três páginas que usam um modelo base comum e implantá-lo com o Azure DevOps.

Você não precisa configurar nada para o Azure Pipelines criar projetos do Python. O Python é pré-instalado em agentes de build hospedados pela Microsoft para Linux, macOS ou Windows. Para ver quais versões do Python são pré-instaladas, confira Usar um agente hospedado pela Microsoft.

Para saber mais sobre como configurar o Python em pipelines, confira Personalizar o Python.

Se você quiser um exemplo mais complexo, confira Usar CI/CD para implantar um aplicativo Web Python para Serviço de Aplicativo do Azure no Linux.

Pré-requisitos

Você deve ter os seguintes itens no Azure DevOps:

  • Uma conta do GitHub, na qual você pode criar um repositório. Crie um gratuitamente.
  • Uma organização e um projeto do Azure DevOps. Crie um gratuitamente.
  • Uma capacidade de executar pipelines em agentes hospedados pela Microsoft. Você pode comprar um trabalho paralelo ou solicitar uma camada gratuita.

1 – Bifurcar o código de exemplo

Importe esse repositório para o repositório Git no Azure DevOps Server 2019:

Para o seguinte tutorial de exemplo do Python Flask:

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

2 – Criar seu pipeline

  1. Entre no Azure Pipelines. Seu navegador acessará https://dev.azure.com/my-organization-name e exibirá o dashboard do Azure DevOps.

  2. Acesse seu projeto e selecione Pipelines>Criar um novo pipeline.

  3. Selecione GitHub como o local do código-fonte.

  4. Se você for redirecionado ao GitHub para entrar, insira suas credenciais do GitHub.

  5. Quando a lista de repositórios for exibida, selecione o repositório de exemplo do Python.

  6. O Azure Pipelines analisa o código em seu repositório e recomenda o modelo para o pipeline Python package. Selecione esse modelo.

  7. O Azure Pipelines gera um arquivo YAML para o seu pipeline. Selecione Salvar e executar>Confirmar diretamente na ramificação principal e escolha Salvar e executar novamente.

  8. Uma nova execução é iniciada. Aguarde a conclusão da execução.

Ao terminar, você terá um arquivo YAML azure-pipelines.yml em seu repositório pronto para personalizar.

Personalizar um pipeline

  1. Edite o arquivo azure-pipelines.yml no repositório e atualize as referências de versão do Python.
trigger:
- main

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)'
  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. Adicione um arquivo azure-pipelines.yml ao repositório. Personalize este snippet de código para seu build.
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. Crie um pipeline (se você não souber como, confira Criar seu primeiro pipeline) e, para o modelo, selecione YAML.

  2. Defina o Pool de agentes e o Caminho do arquivo YAML para o pipeline.

  3. Salve o pipeline e enfileire uma compilação. Quando a mensagem Build #nnnnnnnn.n foi enfileirado for exibida, selecione o link de número para ver o pipeline em ação.

  4. Quando estiver pronto para fazer alterações no pipeline, edite-o .

3 – Executar seu pipeline

Salva e executa seu pipeline. Depois que o pipeline for executado, verifique se os trabalhos foram executados com êxito.

Captura de tela de trabalhos do Python concluídos.

Próximas etapas

Parabéns, você concluiu com êxito este início rápido! Para executar scripts Python ou executar versões específicas do Python, confira Configurar o Python.

Configurar Pyhton