这篇文章主要讲解了“怎么将你的Python项目全面自动化”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“怎么将你的Python项目全面自动化”吧！

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开发环境中可调试的 Docker 容器

有些人不喜欢 Docker，因为容器很难调试，或者构建镜像需要花很长的时间。那么，就让我们从这里开始，构建适合开发的镜像——构建速度快且易于调试。

为了使镜像易于调试，我们需要一个基础镜像，包括所有调试时可能用到的工具，像bash、vim、netcat、wget、cat、find、grep等。它默认包含很多工具，没有的也很容易安装。这个镜像很笨重，但这不要紧，因为它只用于开发。你可能也注意到了，我选择了非常具体的映像——锁定了 Python 和 Debian 的版本——我是故意这么做的，因为我们希望最小化 Python 或 Debian 版本更新（可能不兼容）导致“破坏”的可能性。

作为替代方案，你也可以使用基于 Alpine 的镜像。然而，这可能会导致一些问题，因为它使用musl libc而不是 Python 所依赖的glibc。所以，如果决定选择这条路线，请记住这一点。至于构建速度，我们将利用多阶段构建以便可以缓存尽可能多的层。通过这种方式，我们可以避免下载诸如gcc之类的依赖项和工具，以及应用程序所需的所有库（来自requirements.txt）。

为了进一步提高速度，我们将从前面提到的python:3.8.1-buster创建自定义基础镜像，这将包括我们需要的所有工具，因为我们无法将下载和安装这些工具所需的步骤缓存到最终的runner镜像中。说的够多了，让我们看看Dockerfile：

# dev.Dockerfile  FROM python:3.8.1-buster AS builder  RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends --yes python3-venv gcc libpython3-dev && \      python3 -m venv /venv && \      /venv/bin/pip install --upgrade pip  FROM builder AS builder-venv  COPY requirements.txt /requirements.txt  RUN /venv/bin/pip install -r /requirements.txt  FROM builder-venv AS tester  COPY . /app  WORKDIR /app  RUN /venv/bin/pytest FROM martinheinz/python-3.8.1-buster-tools:latest AS runner  COPY --from=tester /venv /venv  COPY --from=tester /app /app  WORKDIR /app  ENTRYPOINT ["/venv/bin/python3", "-m", "blueprint"]  USER 1001  LABEL name={NAME}  LABEL version={VERSION}

从上面可以看到，在创建最后的runner镜像之前，我们要经历 3 个中间镜像。首先是名为builder的镜像，它下载构建最终应用所需的所有必要的库，其中包括gcc和 Python 虚拟环境。安装完成后，它还创建了实际的虚拟环境，供接下来的镜像使用。接下来是build -venv镜像，它将依赖项列表（requirements.txt）复制到镜像中，然后安装它。缓存会用到这个中间镜像，因为我们只希望在requirement .txt更改时安装库，否则我们就使用缓存。

在创建最终镜像之前，我们首先要针对应用程序运行测试。这发生在tester镜像中。我们将源代码复制到镜像中并运行测试。如果测试通过，我们就继续构建runner。

对于runner镜像，我们使用自定义镜像，其中包括一些额外的工具，如vim或netcat，这些功能在正常的 Debian 镜像中是不存在的。

•  你可以在 Docker Hub 中找到这个镜像：https://hub.docker.com/repository/docker/martinheinz/python-3.8.1-buster-tools

•  你也可以在base.Dockerfile 中查看其非常简单的`Dockerfile`：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint/blob/master/base.Dockerfile

那么，我们在这个最终镜像中要做的是——首先我们从tester镜像中复制虚拟环境，其中包含所有已安装的依赖项，接下来我们复制经过测试的应用程序。现在，我们的镜像中已经有了所有的资源，我们进入应用程序所在的目录，然后设置ENTRYPOINT，以便它在启动镜像时运行我们的应用程序。出于安全原因，我们还将USER设置为1001，因为最佳实践告诉我们，永远不要在root用户下运行容器。最后两行设置镜像标签。它们将在使用make目标运行构建时被替换 / 填充，稍后我们将看到。

针对生产环境优化过的 Docker 容器

当涉及到生产级镜像时，我们会希望确保它们小而安全且速度快。对于这个任务，我个人最喜欢的是来自 Distroless 项目的 Python 镜像。可是，Distroless 是什么呢？

这么说吧——在一个理想的世界里，每个人都可以使用FROM scratch构建他们的镜像，然后作为基础镜像（也就是空镜像）。然而，大多数人不愿意这样做，因为那需要静态链接二进制文件，等等。这就是 Distroless 的用途——它让每个人都可以FROM scratch。

好了，现在让我们具体描述一下 Distroless 是什么。它是由谷歌生成的一组镜像，其中包含应用程序所需的最低条件，这意味着没有 shell、包管理器或任何其他工具，这些工具会使镜像膨胀，干扰安全扫描器（如 CVE），增加建立遵从性的难度。

现在，我们知道我们在干什么了，让我们看看生产环境的Dockerfile……实际上，这里我们不会做太大改变，它只有两行：

# prod.Dockerfile  #  1. Line - Change builder image  FROM debian:buster-slim AS builder  #  ...  #  17. Line - Switch to Distroless image  FROM gcr.io/distroless/python3-debian10 AS runner  #  ... Rest of the Dockefile

我们需要更改的只是用于构建和运行应用程序的基础镜像！但区别相当大——我们的开发镜像是 1.03GB，而这个只有 103MB，这就是区别！我知道，我已经能听到你说：“但是 Alpine 可以更小！”是的，没错，但是大小没那么重要。你只会在下载 / 上传时注意到镜像的大小，这并不经常发生。当镜像运行时，大小根本不重要。

比大小更重要的是安全性，从这个意义上说，Distroless 肯定更有优势，因为 Alpine（一个很好的替代选项）有很多额外的包，增加了攻击面。关于 Distroless，最后值得一提的是镜像调试。考虑到 Distroless 不包含任何 shell（甚至不包含sh），当你需要调试和查找时，就变得非常棘手。为此，所有 Distroless 镜像都有调试版本。

因此，当遇到问题时，你可以使用debug标记构建生产镜像，并将其与正常镜像一起部署，通过 exec 命令进入镜像并执行（比如说）线程转储。你可以像下面这样使用调试版本的python3镜像：

docker run --entrypoint=sh -ti gcr.io/distroless/python3-debian10:debug

所有操作都只需一条命令

所有的Dockerfiles都准备好了，让我们用Makefile实现自动化！我们首先要做的是用 Docker 构建应用程序。为了构建 dev 映像，我们可以执行make build-dev，它运行以下目标:

# The binary to build (just the basename).  MODULE := blueprint  # Where to push the docker image.  REGISTRY ?= docker.pkg.github.com/martinheinz/python-project-blueprint  IMAGE := $(REGISTRY)/$(MODULE)  # This version-strategy uses git tags to set the version string  TAG := $(shell git describe --tags --always --dirty)  build-dev:   @echo "\n${BLUE}Building Development image with labels:\n"   @echo "name: $(MODULE)"   @echo "version: $(TAG)${NC}\n"   @sed                                 \       -e 's|{NAME}|$(MODULE)|g'        \       -e 's|{VERSION}|$(TAG)|g'        \       dev.Dockerfile | docker build -t $(IMAGE):$(TAG) -f- .

这个目标会构建镜像。它首先会用镜像名和 Tag（运行git describe创建）替换dev.Dockerfile底部的标签，然后运行docker build。

接下来，使用make build-prod VERSION=1.0.0构建生产镜像：

build-prod:   @echo "\n${BLUE}Building Production image with labels:\n"   @echo "name: $(MODULE)"   @echo "version: $(VERSION)${NC}\n"   @sed                                     \       -e 's|{NAME}|$(MODULE)|g'            \       -e 's|{VERSION}|$(VERSION)|g'        \       prod.Dockerfile | docker build -t $(IMAGE):$(VERSION) -f- .

这个目标与之前的目标非常相似，但是在上面的示例1.0.0中，我们使用作为参数传递的版本而不是git标签作为版本 。当你运行 Docker 中的东西时，有时候你还需要在 Docker 中调试它，为此，有以下目标：

# Example: make shell CMD="-c 'date > datefile'"  shell: build-dev   @echo "\n${BLUE}Launching a shell in the containerized build environment...${NC}\n"    @docker run                                                     \     -ti                                                     \     --rm                                                    \     --entrypoint /bin/bash                                  \     -u $$(id -u):$$(id -g)                                  \     $(IMAGE):$(TAG)             \     $(CMD)

从上面我们可以看到，入口点被bash覆盖，而容器命令被参数覆盖。通过这种方式，我们可以直接进入容器浏览，或运行一次性命令，就像上面的例子一样。

当我们完成了编码并希望将镜像推送到 Docker 注册中心时，我们可以使用make push VERSION=0.0.2。让我们看看目标做了什么：

REGISTRY ?= docker.pkg.github.com/martinheinz/python-project-blueprint  push: build-prod   @echo "\n${BLUE}Pushing image to GitHub Docker Registry...${NC}\n"   @docker push $(IMAGE):$(VERSION)

它首先运行我们前面看到的目标build-prod，然后运行docker push。这里假设你已经登录到 Docker 注册中心，因此在运行这个命令之前，你需要先运行docker login。

最后一个目标是清理 Docker 工件。它使用被替换到Dockerfiles中的name标签来过滤和查找需要删除的工件：

docker-clean:   @docker system prune -f --filter "label=name=$(MODULE)"

你可以在我的存储库中找到Makefile的完整代码清单：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint/blob/master/Makefile

借助 GitHub Actions 实现 CI/CD

现在，让我们使用所有这些方便的make目标来设置 CI/CD。我们将使用 GitHub Actions 和 GitHubPackage Registry 来构建管道（作业）及存储镜像。那么，它们又是什么呢？

•  GitHub Actions 是帮助你自动化开发工作流的作业 / 管道。你可以使用它们创建单个的任务，然后将它们合并到自定义工作流中，然后在每次推送到存储库或创建发布时执行这些任务。

•  GitHub Package Registry 是一个包托管服务，与 GitHub 完全集成。它允许你存储各种类型的包，例如 Ruby gems 或 npm 包。我们将使用它来存储 Docker 镜像。如果你不熟悉 GitHub Package Registry，那么你可以查看我的博文，了解更多相关信息：https://martinheinz.dev/blog/6 。

现在，为了使用 GitHubActions，我们需要创建将基于我们选择的触发器（例如 push to repository）执行的工作流。这些工作流是存储库中.github/workflows目录下的 YAML 文件：

.github  └── workflows      ├── build-test.yml      └── push.yml

在那里，我们将创建两个文件build-test.yml和push.yml。前者包含 2 个作业，将在每次推送到存储库时被触发，让我们看下这两个作业:

jobs:    build:      runs-on: ubuntu-latest      steps:      - uses: actions/checkout@v1      - name: Run Makefile build for Development        run: make build-dev

第一个作业名为build，它验证我们的应用程序可以通过运行make build-dev目标来构建。

在运行之前，它首先通过执行发布在 GitHub 上名为checkout的操作签出我们的存储库。

jobs:    test:      runs-on: ubuntu-latest      steps:      - uses: actions/checkout@v1      - uses: actions/setup-python@v1        with:          python-version: '3.8'      - name: Install Dependencies        run: |         python -m pip install --upgrade pip          pip install -r requirements.txt      - name: Run Makefile test        run: make test      - name: Install Linters        run: |          pip install pylint          pip install flake8          pip install bandit      - name: Run Linters        run: make lint

第二个作业稍微复杂一点。它测试我们的应用程序并运行 3 个 linter（代码质量检查工具）。与上一个作业一样，我们使用checkout@v1操作来获取源代码。在此之后，我们运行另一个已发布的操作setup-python@v1，设置 python 环境。要了解详细信息，请查看这里：https://github.com/actions/setup-python 我们已经有了 Python 环境，我们还需要requirements.txt中的应用程序依赖关系，这是我们用pip安装的。

这时，我们可以着手运行make test目标，它将触发我们的 Pytest 套件。如果我们的测试套件测试通过，我们继续安装前面提到的 linter——pylint、flake8 和 bandit。最后，我们运行make lint目标，它将触发每一个 linter。关于构建 / 测试作业的内容就这些，但 push 作业呢？让我们也一起看下：

on:    push:      tags:      - '*'  jobs:    push:      runs-on: ubuntu-latest      steps:      - uses: actions/checkout@v1      - name: Set env        run: echo ::set-env name=RELEASE_VERSION::$(echo ${GITHUB_REF:10})      - name: Log into Registry        run: echo "${{ secrets.REGISTRY_TOKEN }}" | docker login docker.pkg.github.com -u ${{ github.actor }} --password-stdin      - name: Push to GitHub Package Registry        run: make push VERSION=${{ env.RELEASE_VERSION }}

前四行定义了何时触发该作业。我们指定，只有当标签被推送到存储库时，该作业才启动（*指定标签名称的模式——在本例中是任何名称）。这样，我们就不会在每次推送到存储库的时候都把我们的 Docker 镜像推送到 GitHub Package Registry，而只是在我们推送指定应用程序新版本的标签时才这样做。

现在我们看下这个作业的主体——它首先签出源代码，并将环境变量RELEASE_VERSION设置为我们推送的git标签。这是通过 GitHub Actions 内置的::setenv特性完成的（更多信息请查看这里：https://help.github.com/en/actions/automating-your-workflow-with-github-actions/development-tools-for-github-actions#set-an-environment-variable-set-env ）。

接下来，它使用存储在存储库中的 secretREGISTRY_TOKEN登录到 Docker 注册中心，并由发起工作流的用户登录（github.actor）。最后，在最后一行，它运行目标push，构建生产镜像并将其推送到注册中心，以之前推送的git标签作为镜像标签。

感兴趣的读者可以从这里签出完整的代码清单：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint/tree/master/.github/workflows

使用 CodeClimate 进行代码质量检查

最后但同样重要的是，我们还将使用 CodeClimate 和 SonarCloud 添加代码质量检查。它们将与上文的测试作业一起触发。所以，让我们添加以下几行：

# test, lint...  - name: Send report to CodeClimate    run: |      export GIT_BRANCH="${GITHUB_REF/refs\/heads\//}"      curl -L https://codeclimate.com/downloads/test-reporter/test-reporter-latest-linux-amd64 > ./cc-test-reporter      chmod +x ./cc-test-reporter      ./cc-test-reporter format-coverage -t coverage.py coverage.xml      ./cc-test-reporter upload-coverage -r "${{ secrets.CC_TEST_REPORTER_ID }}"  - name: SonarCloud scanner    uses: sonarsource/sonarcloud-github-action@master    env:      GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}      SONAR_TOKEN: ${{ secrets.SONAR_TOKEN }}

我们从 CodeClimate 开始，首先输出变量GIT_BRANCH，我们会用环境变量GITHUB_REF来检索这个变量。接下来，我们下载 CodeClimate test reporter 并使其可执行。接下来，我们使用它来格式化由测试套件生成的覆盖率报告，而且，在最后一行，我们将它与存储在存储库秘密中的 test reporter ID 一起发送给 CodeClimate。至于 SonarCloud，我们需要在存储库中创建sonar-project.properties文件，类似下面这样（这个文件的值可以在 SonarCloud 仪表板的右下角找到）：

sonar.organization=martinheinz-github  sonar.projectKey=MartinHeinz_python-project-blueprint  sonar.sources=blueprint

除此之外，我们可以使用现有的sonarcloud-github-action，它会为我们做所有的工作。我们所要做的就是提供 2 个令牌——GitHub 令牌默认已在存储库中，SonarCloud 令牌可以从 SonarCloud 网站获得。

感谢各位的阅读，以上就是“怎么将你的Python项目全面自动化”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么将你的Python项目全面自动化这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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