Использование Azure Pipelines для создания и развертывания веб-приложения Python в службе приложение Azure

Azure DevOps Services

Используйте Azure Pipelines для непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD) для создания и развертывания веб-приложения Python для приложение Azure службы в Linux. Конвейер автоматически создает и развертывает веб-приложение Python для Служба приложений при наличии фиксации в репозитории.

Вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

• создавать веб-приложения в службе приложений Azure;
• Создайте проект в Azure DevOps.
• Подключение проект DevOps в Azure.
• Создайте конвейер, зависящий от Python.
• Запустите конвейер, чтобы создать и развернуть приложение в веб-приложении в Служба приложений.

Необходимые компоненты

• Подписка Azure. Если ее нет, создайте бесплатную учетную запись.
• Учетная запись GitHub. Если у вас ее нет, создайте подписку бесплатно.
• Организация Azure DevOps Services. Создайте ее бесплатно.

Создание репозитория для кода приложения

Вилку примера репозитория в https://github.com/Microsoft/python-sample-vscode-flask-tutorial учетную запись GitHub.

На локальном узле клонируйте репозиторий GitHub. Используйте следующую команду, заменив <repository-url> URL-адрес вилированного репозитория.

git clone <repository-url>

Локальное тестирование приложения

Создайте и запустите приложение локально, чтобы убедиться, что оно работает.

1. Перейдите в клонированную папку репозитория.

   cd python-sample-vscode-flask-tutorial
   

2. Сборка и запуск приложения

   Linux

   python -m venv .env
   source .env/bin/activate
   pip install --upgrade pip
   pip install -r ./requirements.txt
   export set FLASK_APP=hello_app.webapp
   python3 -m flask run
   

   PowerShell

   py -m venv .env
   .env\scripts\activate
   pip install -r ./requirements.txt
   $env:FLASK_APP = "hello_app.webapp"
   flask run
   

3. Чтобы просмотреть приложение, откройте окно браузера и перейдите к ней http://localhost:5000. Убедитесь, что вы видите заголовок Visual Studio Flask Tutorial.

4. По завершении закройте окно браузера и остановите сервер Flask с помощью ctrl+C.

Открытие окна Cloud Shell

1. Войдите на портал Azure по адресу https://portal.azure.com.

2. Откройте Azure CLI, нажав кнопку Cloud Shell на панели инструментов портала.

   

3. Cloud Shell отображается в нижней части браузера. Выберите Bash в раскрывающемся меню.

   

4. Чтобы предоставить вам больше места для работы, нажмите кнопку "Развернуть".

Создание веб-приложения службы приложение Azure

Создайте веб-приложение службы приложение Azure из Cloud Shell в портал Azure.

Совет

Чтобы вставить в Cloud Shell, нажмите клавиши CTRL+SHIFT+V или щелкните правой кнопкой мыши и выберите "Вставить" в контекстном меню.

1. Клонируйте репозиторий с помощью следующей команды, заменив <repository-url> URL-адрес вилированного репозитория.

   git clone <repository-url>
   

2. Измените каталог на клонированную папку репозитория, поэтому az webapp up команда распознает приложение как приложение Python.

   cd python-sample-vscode-flask-tutorial
   

3. Используйте команду az webapp up, чтобы подготовить Служба приложений и выполнить первое развертывание приложения. Замените <your-web-app-name> на имя, уникальное в Azure. Как правило, вы используете личное или корпоративное имя вместе с идентификатором приложения, например <your-name>-flaskpipelines. URL-адрес приложения становится your-appservice.azurewebsites.net>.<

   az webapp up --name <your-web-app-name>
   

   Выходные данные az webapp up JSON команды показывают:

   {
     "URL": <your-web-app-url>,
     "appserviceplan": <your-app-service-plan-name>,
     "location": <your-azure-location>,
     "name": <your-web-app-name>,
     "os": "Linux",
     "resourcegroup": <your-resource-group>,
     "runtime_version": "python|3.11",
     "runtime_version_detected": "-",
     "sku": <sku>,
     "src_path": <repository-source-path>
   }
   

   Обратите внимание на URL значения и runtime_version значения. Используется runtime_version в файле YAML конвейера. Это URL URL-адрес веб-приложения. Его можно использовать, чтобы убедиться, что приложение запущено.

   Примечание.

   Команда az webapp up выполняет следующие действия:

   • создание группы ресурсов по умолчанию;

   • создание плана службы приложений по умолчанию;

   • создание приложения с указанным именем.

   • Zip-файл развертывает все файлы из текущего рабочего каталога с включенной автоматизацией сборки.

   • Локальное кэширование параметров в файле .azure/config, позволяющее не указывать их снова при последующем развертывании с помощью az webapp up или других команд az webapp из папки проекта. По умолчанию кэшированные значения используются автоматически.

   Действие по умолчанию можно переопределить собственными значениями с помощью параметров команды. Дополнительные сведения см. в az webapp up.

4. В приложении python-sample-vscode-flask-tutorial есть файл startup.txt , содержащий определенную команду запуска для веб-приложения. Задайте для свойства конфигурации веб-приложения startup-file значение startup.txt.

   1. Скопируйте resourcegroup значение из выходных az webapp up данных команды.

   2. Введите следующую команду, используя группу ресурсов и имя приложения.

   az webapp config set --resource-group <your-resource-group> --name <your-web-app-name> --startup-file startup.txt
   

   По завершении команды отображаются выходные данные JSON, содержащие все параметры конфигурации для веб-приложения.

5. Чтобы увидеть запущенное приложение, откройте браузер и перейдите к URL показанному в выходных az webapp up данных команды. Если вы видите универсальную страницу, подождите несколько секунд до начала Служба приложений, а затем обновите страницу. Убедитесь, что вы видите заголовок Visual Studio Flask Tutorial.

Создание проекта Azure DevOps

Создайте проект Azure DevOps.

1. В браузере перейдите к dev.azure.com и войдите в систему.
2. Выберите свою организацию.
3. Создайте новый проект, выбрав новый проект или создав проект при создании первого проекта в организации.
4. Заполните поле Имя проекта.
5. Выберите видимость проекта.
6. Нажмите кнопку создания.

Создание подключения службы

Подключение службы позволяет создать подключение для предоставления аутентифицированного доступа из Azure Pipelines к внешним и удаленным службам. Чтобы развернуть веб-приложение службы приложение Azure, создайте подключение службы к группе ресурсов, содержащей веб-приложение.

1. На странице проекта выберите параметры проекта.

   

2. Выберите подключения службы в разделе "Конвейеры" в меню.

3. Выберите Создать подключение к службе.

4. Выберите Azure Resource Manager и нажмите кнопку "Далее".

   

5. Выберите метод проверки подлинности и нажмите кнопку "Далее".

6. В диалоговом окне "Новое подключение службы Azure" введите сведения, относящиеся к выбранному методу проверки подлинности. Дополнительные сведения о методах проверки подлинности см. в Подключение в Azure с помощью подключения службы Azure Resource Manager.

   Например, если вы используете федерацию удостоверений рабочей нагрузки (автоматически) или метод проверки подлинности субъекта-службы (автоматически), введите необходимые сведения.

   

   Поле	Description
   Уровень области	Выберите Подписка.
   Подписка	Имя подписки Azure.
   Группа ресурсов	Имя группы ресурсов, содержащей веб-приложение.
   Имя подключения службы	Описательное имя подключения.
   Предоставление разрешений доступа всем конвейерам	Выберите этот параметр, чтобы предоставить доступ ко всем конвейерам.

7. Выберите Сохранить.

Новое подключение отображается в списке подключений службы и готово к использованию в Azure Pipeline.

Создание конвейера

Создайте конвейер для создания и развертывания веб-приложения Python в службе приложение Azure. Чтобы понять основные понятия конвейера, просмотрите:

1. В меню навигации слева выберите "Конвейеры".

   

2. Выберите Создать конвейер.

   

3. В диалоговом окне " Где находится код " выберите GitHub. Возможно, вам будет предложено войти в GitHub.

   

4. На экране "Выбор репозитория" выберите вилку репозитория.

   

5. Возможно, вам будет предложено ввести пароль GitHub еще раз в качестве подтверждения.

6. Если расширение Azure Pipelines не установлено на сайте GitHub, GitHub предложит установить расширение Azure Pipelines .

   

   На этой странице прокрутите вниз до раздела доступа к репозиторию, выберите, следует ли установить расширение на все репозитории или только выбранные, а затем нажмите кнопку "Утвердить и установить".

   

7. В диалоговом окне "Настройка конвейера" выберите Python для веб-приложения Linux в Azure.

8. Выберите подписку Azure и нажмите кнопку "Продолжить".

9. Если вы используете имя пользователя и пароль для проверки подлинности, браузер откроется для входа в учетную запись Майкрософт.

10. Выберите имя веб-приложения в раскрывающемся списке и выберите " Проверить и настроить".

Azure Pipelines создает файл azure-pipelines.yml и отображает его в редакторе конвейеров YAML. Файл конвейера определяет конвейер CI/CD в виде ряда этапов, заданий и шагов, где каждый шаг содержит сведения о различных задачах и сценариях. Изучите работу конвейера. Убедитесь, что все входные данные по умолчанию подходят для кода.

Файл конвейера YAML

В следующем объяснении описывается файл конвейера YAML. Дополнительные сведения о схеме файлов YAML конвейера см . в справочнике по схеме YAML.

Переменные

В variables разделе содержатся следующие переменные:

variables:
# Azure Resource Manager connection created during pipeline creation
azureServiceConnectionId: '<GUID>'

# Web app name
webAppName: '<your-web-app-name>'

# Agent VM image name
vmImageName: 'ubuntu-latest'

# Environment name
environmentName: '<your-web-app-name>'

# Project root folder.
projectRoot: $(System.DefaultWorkingDirectory)

# Python version: 3.11. Change this to match the Python runtime version running on your web app.
pythonVersion: '3.11'

Переменная	Description
azureServiceConnectionId	Идентификатор или имя подключения службы Azure Resource Manager.
webAppName	Имя веб-приложения службы приложение Azure.
vmImageName	Имя операционной системы, используемой для агента сборки.
environmentName	Имя среды, используемой на этапе развертывания. Среда автоматически создается при выполнении задания этапа.
projectRoot	Корневая папка, содержащая код приложения.
pythonVersion	Версия Python, используемая в агентах сборки и развертывания.

Этап сборки

Этап сборки содержит одно задание, которое выполняется в операционной системе, определенной в переменной vmImageName.

  - job: BuildJob
    pool:
      vmImage: $(vmImageName)

Задание содержит несколько шагов:

1. Задача UsePythonVersion выбирает версию Python для использования. Версия определена в переменной pythonVersion .

      - task: UsePythonVersion@0
         inputs:
           versionSpec: '$(pythonVersion)'
           displayName: 'Use Python $(pythonVersion)'
   

2. На этом шаге используется скрипт для создания виртуальной среды Python и установки зависимостей приложения, содержащихся в requirements.txt файле. Параметр --target указывает расположение для установки зависимостей. Параметр workingDirectory указывает расположение кода приложения.

     - script: |
          python -m venv antenv
          source antenv/bin/activate
          python -m pip install --upgrade pip
          pip install setup
          pip install --target="./.python_packages/lib/site-packages" -r ./requirements.txt
        workingDirectory: $(projectRoot)
        displayName: "Install requirements"
   

3. Задача ArchiveFiles создает архив .zip , содержащий веб-приложение. Файл .zip передается в конвейер в качестве артефакта с именем drop. Файл .zip используется на этапе развертывания для развертывания приложения в веб-приложении.

      - task: ArchiveFiles@2
        displayName: 'Archive files'
        inputs:
          rootFolderOrFile: '$(projectRoot)'
          includeRootFolder: false
          archiveType: zip
          archiveFile: $(Build.ArtifactStagingDirectory)/$(Build.BuildId).zip
          replaceExistingArchive: true
   
      - upload: $(Build.ArtifactStagingDirectory)/$(Build.BuildId).zip
        displayName: 'Upload package'
        artifact: drop
   

   Параметр	Description
   rootFolderOrFile	Расположение кода приложения.
   includeRootFolder	Указывает, следует ли включить корневую папку в файл .zip . Задайте для этого параметра false значение в противном случае, содержимое файла .zip помещаются в папку с именем s и контейнер Служба приложений в Linux не может найти код приложения.
   archiveType	Тип создаваемого архива. Задайте значение zip.
   archiveFile	Расположение создаваемого файла .zip .
   replaceExistingArchive	Указывает, следует ли заменить существующий архив, если файл уже существует. Задайте значение true.
   upload	Расположение файла .zip для отправки.
   artifact	Имя создаваемого артефакта.

Этап развертывания

Этап развертывания выполняется, если этап сборки завершается успешно. Следующие ключевое слово определяют это поведение:

  dependsOn: Build
  condition: succeeded()

Этап развертывания содержит одно задание развертывания, настроенное со следующими ключевое слово:

  - deployment: DeploymentJob
    pool:
      vmImage: $(vmImageName)
    environment: $(environmentName)

Ключевое слово	Description
deployment	Указывает, что задание является заданием развертывания, предназначенным для среды.
pool	Указывает пул агентов развертывания. Пул агентов по умолчанию, если имя не указано. Ключевое слово vmImage определяет операционную систему для образа виртуальной машины агента.
environment	Указывает среду для развертывания. Среда автоматически создается в проекте при запуске задания.

Ключевое слово strategy используется для определения стратегии развертывания. Ключевое слово runOnce указывает, что задание развертывания выполняется один раз. В deploy ключевое слово указаны шаги, которые необходимо выполнить в задании развертывания.

  strategy:
    runOnce:
      deploy:
        steps:

В steps конвейере используются следующие функции:

1. Используйте задачу UsePythonVersion, чтобы указать версию Python, используемую в агенте. Версия определена в переменной pythonVersion .

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

2. Разверните веб-приложение с помощью AzureWebApp@1. Эта задача развертывает артефакт drop конвейера в веб-приложении.

   - task: AzureWebApp@1
      displayName: 'Deploy Azure Web App : <your-web-app-name>'
      inputs:
         azureSubscription: $(azureServiceConnectionId)
         appName: $(webAppName)
         package: $(Pipeline.Workspace)/drop/$(Build.BuildId).zip
   

   Параметр	Description
   azureSubscription	Идентификатор или имя подключения службы Azure Resource Manager.
   appName	имя веб-приложения.
   package	Расположение развернутого файла .zip .

   Кроме того, так как репозиторий python-vscode-flask-tutorial содержит ту же команду запуска в файле с именем startup.txt, вы можете указать этот файл, добавив параметр: startUpCommand: 'startup.txt'

Запуск конвейера

Теперь вы готовы попробовать его!

1. В редакторе нажмите кнопку "Сохранить и запустить".

2. В диалоговом окне "Сохранить и запустить" добавьте сообщение фиксации, а затем нажмите кнопку "Сохранить и запустить".

   Конвейер можно наблюдать за выполнением, выбрав этапы или задания в сводке по выполнению конвейера.

   

   Рядом с каждым этапом и заданием рядом с каждым этапом и заданием есть зеленые проверка. Если возникают ошибки, они отображаются в сводке или в шагах задания.

   

   Вы можете быстро вернуться в редактор YAML, выбрав вертикальные точки в правом верхнем углу страницы "Сводка " и выбрав "Изменить конвейер":

   

3. В задании развертывания выберите задачу "Развернуть веб-приложение Azure", чтобы отобразить выходные данные. Чтобы посетить развернутый сайт, удерживайте клавишу CTRL и выберите URL-адрес после App Service Application URL.

   Если вы используете пример приложения, приложение должно выглядеть следующим образом:

   

Внимание

Если приложение завершается ошибкой из-за отсутствующих зависимостей, requirements.txt файл не был обработан во время развертывания. Это происходит, если вы создали веб-приложение непосредственно на портале, а не с помощью az webapp up команды, как показано в этой статье.

Команда az webapp up специально задает действие SCM_DO_BUILD_DURING_DEPLOYMENTtrueсборки. Если вы подготовили службу приложений через портал, это действие не устанавливается автоматически.

Ниже описано, как задать действие.

1. Откройте портал Azure, выберите Служба приложений, а затем выберите "Конфигурация".
2. На вкладке "Приложение Параметры" выберите "Создать приложение".
3. В появившемся всплывающем ок задайте имяSCM_DO_BUILD_DURING_DEPLOYMENT, задайте значение "Значениеtrue" и нажмите кнопку "ОК".
4. Нажмите кнопку Сохранить в верхней части страницы Конфигурация.
5. Повторный запуск конвейера. Зависимости должны быть установлены во время развертывания.

Активация выполнения конвейера

Чтобы активировать запуск конвейера, зафиксируйте изменение в репозитории. Например, можно добавить новую функцию в приложение или обновить зависимости приложения.

1. Перейдите в репозиторий GitHub.
2. Внесите изменения в код, например изменение названия приложения.
3. Зафиксируйте изменение в репозитории.
4. Перейдите к конвейеру и проверьте создание нового запуска.
5. По завершении выполнения убедитесь, что новая сборка развернута в веб-приложении.
   1. Откройте портал Azure и перейдите к своему веб-приложению.
   2. Выберите Центр развертывания и перейдите на вкладку "Журналы ".
   3. Убедитесь, что новое развертывание указано.

Рекомендации по Django

Azure Pipelines можно использовать для развертывания приложений Django для приложение Azure службы в Linux, если вы используете отдельную базу данных. Невозможно использовать базу данных SQLite, так как Служба приложений блокирует файл db.sqlite3, предотвращая операции чтения и записи. Это поведение не влияет на внешнюю базу данных.

Как описано в разделе "Настройка приложения Python на Служба приложений — процесс запуска контейнера", Служба приложений автоматически ищет файл wsgi.py в коде приложения, который обычно содержит объект приложения. Если вы хотите настроить команду запуска каким-либо образом, используйте startUpCommand параметр на AzureWebApp@1 шаге файла конвейера YAML, как описано в предыдущем разделе.

При использовании Django обычно требуется перенести модели данных, используя manage.py migrate после развертывания кода приложения. Вы можете добавить startUpCommand сценарий после развертывания для этой цели:

startUpCommand:  python manage.py migrate

Выполнение тестов в агенте сборки

В процессе сборки может потребоваться выполнить тесты в коде приложения. Тесты выполняются в агенте сборки, поэтому необходимо установить зависимости в виртуальную среду в агенте сборки. После выполнения тестов удалите виртуальную среду перед созданием файла .zip для развертывания. Следующие элементы скрипта иллюстрируют этот процесс. Поместите их перед задачей ArchiveFiles@2в файле azure-pipelines.yml . Дополнительные сведения см. в разделе "Запуск кроссплатформенных сценариев".

# The | symbol is a continuation character, indicating a multi-line script.
# A single-line script can immediately follow "- script:".
- script: |
    python -m venv .env
    source .env/bin/activate
    pip install setuptools
    pip install -r requirements.txt

  # The displayName shows in the pipeline UI when a build runs
  displayName: 'Install dependencies on build agent'

- script: |
    # Put commands to run tests here
    displayName: 'Run tests'

- script: |
    echo Deleting .env
    deactivate
    rm -rf .env
  displayName: 'Remove .env before zip'

Вы также можете использовать задачу, например PublishTestResults@2 для публикации результатов теста в конвейере. Дополнительные сведения см. в статье "Создание приложений Python — запуск тестов".

Очистка ресурсов

Чтобы избежать возникновения расходов на ресурсы Azure, созданные в этом руководстве, выполните следующие действия.

• Удалите созданный проект. При удалении проекта удаляется подключение конвейера и службы.

• Удалите группу ресурсов Azure, содержащую Служба приложений и план Служба приложений. В портал Azure перейдите в группу ресурсов, выберите "Удалить группу ресурсов" и следуйте инструкциям.

• Удалите учетную запись хранения, которая поддерживает файловую систему для Cloud Shell. Закройте Cloud Shell, а затем перейдите в группу ресурсов, которая начинается с cloud-shell-storage, выберите "Удалить группу ресурсов" и следуйте инструкциям.

Следующие шаги

• Настройка приложений Python в Azure Pipelines
• Настройка приложения Python в Служба приложений