自定義 Python 管線
本文說明如何在 Azure Pipelines 中自定義建置、測試、封裝及傳遞 Python 應用程式和程式代碼。 若要使用 Python 建立您的第一個管線，請參閱 Python 快速入門。
在 Azure Pipelines 中使用 Microsoft 裝載的 代理程式，您不需要設定自己的基礎結構，即可建置 Python 應用程式。 您經常用來建置、測試及執行 Python 應用程式的工具，包括 pip預安裝。
若要使用 Azure Pipelines 建置 Python 應用程式，您需要 已安裝 Python 的自我裝載代理程式 。 若要在代理程式上安裝 Python，請參閱 UsePythonVersion。
使用特定的 Python 版本
若要在管線中使用特定版本的 Python，請將使用 Python 版本工作新增至 azure-pipelines.yml。 下列範例 YAML 管線定義會將管線設定為使用 Python 3.11。
steps:
- task: UsePythonVersion@0
inputs:
versionSpec: '3.11'
使用多個 Python 版本
若要執行具有多個 Python 版本的管線，例如，若要針對這些版本測試套件，請使用 matrix Python 版本的 來定義 job 。 然後設定工作 UsePythonVersion 以參考 matrix 變數。 例如：
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)'
您可以新增使用矩陣中每個 Python 版本的工作。
執行 Python 指令碼
若要從您的存放庫執行 Python 腳本，請使用 script 元素並指定檔名。 例如：
- script: python src/example.py
您也可以使用 Python 腳本工作 來執行內嵌 Python 腳本。
- task: PythonScript@0
inputs:
scriptSource: 'inline'
script: |
print('Hello world 1')
print('Hello world 2')
若要將腳本執行參數化，請使用 PythonScript 具有 arguments 值的工作，將自變數傳遞至執行中的進程。 您可以使用 sys.argv 或更複雜的 argparse 連結庫來剖析自變數。
- 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
安裝相依性
您可以使用文稿搭配 來安裝特定的 PyPI 套件 pip。 下列範例會安裝或升級 pip 和和 setuptools wheel 套件。
- script: python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
displayName: 'Install tools'
安裝需求
更新pip和朋友之後，一般下一個步驟是從 requirements.txt 安裝相依性。
- script: pip install -r requirements.txt
displayName: 'Install requirements'
執行測試
您可以使用文稿在管線中安裝和執行各種測試。
使用 flake8 執行 lint 測試
下列 YAML 程式代碼會安裝或升級 flake8 ，並用它來執行 lint 測試。
- script: |
python -m pip install flake8
flake8 .
displayName: 'Run lint tests'
使用 pytest 進行測試，並使用 pytest-cov 收集涵蓋範圍計量
下列 YAML 程式代碼會 pytest 安裝及 pytest-cov 執行測試、以 JUnit 格式輸出測試結果，並以 Cobertura XML 格式輸出程式代碼涵蓋範圍結果。
- script: |
pip install pytest pytest-azurepipelines
pip install pytest-cov
pytest --doctest-modules --junitxml=junit/test-results.xml --cov=. --cov-report=xml
displayName: 'pytest'
使用 Tox 執行測試
Azure Pipelines 可以執行平行 Tox 測試作業，以分割工作。 在開發電腦上，您必須以數列方式執行測試環境。 下列範例會使用 tox -e py 來執行目前作業使用哪個版本的 Python。
- 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'
發佈測試結果
新增 [ 發佈測試結果] 工作 ，將 JUnit 或 xUnit 測試結果發佈至伺服器。
- task: PublishTestResults@2
condition: succeededOrFailed()
inputs:
testResultsFiles: '**/test-*.xml'
testRunTitle: 'Publish test results for Python $(python.version)'
發佈程式代碼涵蓋範圍結果
新增 [ 發佈程式代碼涵蓋範圍結果] 工作 ，將程式代碼涵蓋範圍結果發佈至伺服器。 您可以在組建摘要中查看涵蓋範圍計量，並下載 HTML 報告以進行進一步分析。
- task: PublishCodeCoverageResults@2
inputs:
codeCoverageTool: Cobertura
summaryFileLocation: '$(System.DefaultWorkingDirectory)/**/coverage.xml'
封裝和傳遞程序代碼
若要使用 twine進行驗證，請使用 Python 對應項上傳驗證工作 ，將驗證認證儲存在環境變數中 PYPIRC_PATH 。
- task: TwineAuthenticate@0
inputs:
artifactFeed: '<Azure Artifacts feed name>'
pythonUploadServiceConnection: '<twine service connection from external organization>'
然後新增用來twine發佈套件的自定義腳本。
- script: |
twine upload -r "<feed or service connection name>" --config-file $(PYPIRC_PATH) <package path/files>
您也可以使用 Azure Pipelines 為您的 Python 應用程式建置映像 ，並將其 推送至容器登錄。