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每個項目——無論你是在從事 Web 應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)科學(xué)還是 AI 開發(fā)——都可以從配置良好的 CI/CD、Docker 鏡像或一些額外的代碼質(zhì)量工具（如 CodeClimate 或 SonarCloud）中獲益。所有這些都是本文要討論的內(nèi)容，我們將看看如何將它們添加到 Python 項目中！
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- 在寫這篇文章之前，我還寫了一篇“Python 項目終極設(shè)置”，讀者感興趣的話，可以先讀下那一篇：https://martinheinz.dev/blog/14。
- GitHub 庫中提供了完整的源代碼和文檔：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint。
開發(fā)環(huán)境中可調(diào)試的 Docker 容器
有些人不喜歡 Docker，因為容器很難調(diào)試，或者構(gòu)建鏡像需要花很長的時間。那么，就讓我們從這里開始，構(gòu)建適合開發(fā)的鏡像——構(gòu)建速度快且易于調(diào)試。
為了使鏡像易于調(diào)試，我們需要一個基礎(chǔ)鏡像，包括所有調(diào)試時可能用到的工具，像bash、vim、netcat、wget、cat、find、grep等。它默認(rèn)包含很多工具，沒有的也很容易安裝。這個鏡像很笨重，但這不要緊，因為它只用于開發(fā)。你可能也注意到了，我選擇了非常具體的映像——鎖定了 Python 和 Debian 的版本——我是故意這么做的，因為我們希望最小化 Python 或 Debian 版本更新（可能不兼容）導(dǎo)致“破壞”的可能性。
作為替代方案，你也可以使用基于 Alpine 的鏡像。然而，這可能會導(dǎo)致一些問題，因為它使用musl libc而不是 Python 所依賴的glibc。所以，如果決定選擇這條路線，請記住這一點。至于構(gòu)建速度，我們將利用多階段構(gòu)建以便可以緩存盡可能多的層。通過這種方式，我們可以避免下載諸如gcc之類的依賴項和工具，以及應(yīng)用程序所需的所有庫（來自requirements.txt）。
為了進一步提高速度，我們將從前面提到的python:3.8.1-buster創(chuàng)建自定義基礎(chǔ)鏡像，這將包括我們需要的所有工具，因為我們無法將下載和安裝這些工具所需的步驟緩存到最終的runner鏡像中。說的夠多了，讓我們看看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}
從上面可以看到，在創(chuàng)建最后的runner鏡像之前，我們要經(jīng)歷 3 個中間鏡像。首先是名為builder的鏡像，它下載構(gòu)建最終應(yīng)用所需的所有必要的庫，其中包括gcc和 Python 虛擬環(huán)境。安裝完成后，它還創(chuàng)建了實際的虛擬環(huán)境，供接下來的鏡像使用。接下來是build -venv鏡像，它將依賴項列表（requirements.txt）復(fù)制到鏡像中，然后安裝它。緩存會用到這個中間鏡像，因為我們只希望在requirement .txt更改時安裝庫，否則我們就使用緩存。
在創(chuàng)建最終鏡像之前，我們首先要針對應(yīng)用程序運行測試。這發(fā)生在tester鏡像中。我們將源代碼復(fù)制到鏡像中并運行測試。如果測試通過，我們就繼續(xù)構(gòu)建runner。
對于runner鏡像，我們使用自定義鏡像，其中包括一些額外的工具，如vim或netcat，這些功能在正常的 Debian 鏡像中是不存在的。
- 你可以在 Docker Hub 中找到這個鏡像：https://hub.docker.com/repository/docker/martinheinz/python-3.8.1-buster-tools
- 你也可以在base.Dockerfile 中查看其非常簡單的`Dockerfile`：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint/blob/master/base.Dockerfile
那么，我們在這個最終鏡像中要做的是——首先我們從tester鏡像中復(fù)制虛擬環(huán)境，其中包含所有已安裝的依賴項，接下來我們復(fù)制經(jīng)過測試的應(yīng)用程序?，F(xiàn)在，我們的鏡像中已經(jīng)有了所有的資源，我們進入應(yīng)用程序所在的目錄，然后設(shè)置ENTRYPOINT，以便它在啟動鏡像時運行我們的應(yīng)用程序。出于安全原因，我們還將USER設(shè)置為1001，因為最佳實踐告訴我們，永遠不要在root用戶下運行容器。最后兩行設(shè)置鏡像標(biāo)簽。它們將在使用make目標(biāo)運行構(gòu)建時被替換 / 填充，稍后我們將看到。
針對生產(chǎn)環(huán)境優(yōu)化過的 Docker 容器
當(dāng)涉及到生產(chǎn)級鏡像時，我們會希望確保它們小而安全且速度快。對于這個任務(wù)，我個人最喜歡的是來自 Distroless 項目的 Python 鏡像?？墒牵珼istroless 是什么呢？
這么說吧——在一個理想的世界里，每個人都可以使用FROM scratch構(gòu)建他們的鏡像，然后作為基礎(chǔ)鏡像（也就是空鏡像）。然而，大多數(shù)人不愿意這樣做，因為那需要靜態(tài)鏈接二進制文件，等等。這就是 Distroless 的用途——它讓每個人都可以FROM scratch。
好了，現(xiàn)在讓我們具體描述一下 Distroless 是什么。它是由谷歌生成的一組鏡像，其中包含應(yīng)用程序所需的最低條件，這意味著沒有 shell、包管理器或任何其他工具，這些工具會使鏡像膨脹，干擾安全掃描器（如 CVE），增加建立遵從性的難度。
現(xiàn)在，我們知道我們在干什么了，讓我們看看生產(chǎn)環(huán)境的Dockerfile……實際上，這里我們不會做太大改變，它只有兩行：
- # 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
我們需要更改的只是用于構(gòu)建和運行應(yīng)用程序的基礎(chǔ)鏡像！但區(qū)別相當(dāng)大——我們的開發(fā)鏡像是 1.03GB，而這個只有 103MB，這就是區(qū)別！我知道，我已經(jīng)能聽到你說：“但是 Alpine 可以更小！”是的，沒錯，但是大小沒那么重要。你只會在下載 / 上傳時注意到鏡像的大小，這并不經(jīng)常發(fā)生。當(dāng)鏡像運行時，大小根本不重要。
比大小更重要的是安全性，從這個意義上說，Distroless 肯定更有優(yōu)勢，因為 Alpine（一個很好的替代選項）有很多額外的包，增加了攻擊面。關(guān)于 Distroless，最后值得一提的是鏡像調(diào)試?？紤]到 Distroless 不包含任何 shell（甚至不包含sh），當(dāng)你需要調(diào)試和查找時，就變得非常棘手。為此，所有 Distroless 鏡像都有調(diào)試版本。
因此，當(dāng)遇到問題時，你可以使用debug標(biāo)記構(gòu)建生產(chǎn)鏡像，并將其與正常鏡像一起部署，通過 exec 命令進入鏡像并執(zhí)行（比如說）線程轉(zhuǎn)儲。你可以像下面這樣使用調(diào)試版本的python3鏡像：
- docker run --entrypoint=sh -ti gcr.io/distroless/python3-debian10:debug
所有操作都只需一條命令
所有的Dockerfiles都準(zhǔn)備好了，讓我們用Makefile實現(xiàn)自動化！我們首先要做的是用 Docker 構(gòu)建應(yīng)用程序。為了構(gòu)建 dev 映像，我們可以執(zhí)行make build-dev，它運行以下目標(biāo):
- # 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- .
這個目標(biāo)會構(gòu)建鏡像。它首先會用鏡像名和 Tag（運行g(shù)it describe創(chuàng)建）替換dev.Dockerfile底部的標(biāo)簽，然后運行docker build。
接下來，使用make build-prod VERSION=1.0.0構(gòu)建生產(chǎn)鏡像：
- 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- .
這個目標(biāo)與之前的目標(biāo)非常相似，但是在上面的示例1.0.0中，我們使用作為參數(shù)傳遞的版本而不是git標(biāo)簽作為版本 。當(dāng)你運行 Docker 中的東西時，有時候你還需要在 Docker 中調(diào)試它，為此，有以下目標(biāo)：
- # 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) \
- $(CMD)
從上面我們可以看到，入口點被bash覆蓋，而容器命令被參數(shù)覆蓋。通過這種方式，我們可以直接進入容器瀏覽，或運行一次性命令，就像上面的例子一樣。
當(dāng)我們完成了編碼并希望將鏡像推送到 Docker 注冊中心時，我們可以使用make push VERSION=0.0.2。讓我們看看目標(biāo)做了什么：
- REGISTRY ?= docker.pkg.github.com/martinheinz/python-project-blueprint
- push: build-prod
- @echo "\n${BLUE}Pushing image to GitHub Docker Registry...${NC}\n"
- @docker push $(IMAGE):$(VERSION)
它首先運行我們前面看到的目標(biāo)build-prod，然后運行docker push。這里假設(shè)你已經(jīng)登錄到 Docker 注冊中心，因此在運行這個命令之前，你需要先運行docker login。
最后一個目標(biāo)是清理 Docker 工件。它使用被替換到Dockerfiles中的name標(biāo)簽來過濾和查找需要刪除的工件：
- docker-clean:
- @docker system prune -f --filter "label=name=$(MODULE)"
你可以在我的存儲庫中找到Makefile的完整代碼清單：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint/blob/master/Makefile
借助 GitHub Actions 實現(xiàn) CI/CD
現(xiàn)在，讓我們使用所有這些方便的make目標(biāo)來設(shè)置 CI/CD。我們將使用 GitHub Actions 和 GitHubPackage Registry 來構(gòu)建管道（作業(yè)）及存儲鏡像。那么，它們又是什么呢？
- GitHub Actions 是幫助你自動化開發(fā)工作流的作業(yè) / 管道。你可以使用它們創(chuàng)建單個的任務(wù)，然后將它們合并到自定義工作流中，然后在每次推送到存儲庫或創(chuàng)建發(fā)布時執(zhí)行這些任務(wù)。
- GitHub Package Registry 是一個包托管服務(wù)，與 GitHub 完全集成。它允許你存儲各種類型的包，例如 Ruby gems 或 npm 包。我們將使用它來存儲 Docker 鏡像。如果你不熟悉 GitHub Package Registry，那么你可以查看我的博文，了解更多相關(guān)信息：https://martinheinz.dev/blog/6 。
現(xiàn)在，為了使用 GitHubActions，我們需要創(chuàng)建將基于我們選擇的觸發(fā)器（例如 push to repository）執(zhí)行的工作流。這些工作流是存儲庫中.github/workflows目錄下的 YAML 文件：
- .github
- └── workflows
- ├── build-test.yml
- └── push.yml
在那里，我們將創(chuàng)建兩個文件build-test.yml和push.yml。前者包含 2 個作業(yè)，將在每次推送到存儲庫時被觸發(fā)，讓我們看下這兩個作業(yè):
- jobs:
- build:
- runs-on: ubuntu-latest
- steps:
- - uses: actions/checkout@v1
- - name: Run Makefile build for Development
- run: make build-dev
第一個作業(yè)名為build，它驗證我們的應(yīng)用程序可以通過運行make build-dev目標(biāo)來構(gòu)建。
在運行之前，它首先通過執(zhí)行發(fā)布在 GitHub 上名為checkout的操作簽出我們的存儲庫。
- 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
第二個作業(yè)稍微復(fù)雜一點。它測試我們的應(yīng)用程序并運行 3 個 linter（代碼質(zhì)量檢查工具）。與上一個作業(yè)一樣，我們使用checkout@v1操作來獲取源代碼。在此之后，我們運行另一個已發(fā)布的操作setup-python@v1，設(shè)置 python 環(huán)境。要了解詳細信息，請查看這里：https://github.com/actions/setup-python 我們已經(jīng)有了 Python 環(huán)境，我們還需要requirements.txt中的應(yīng)用程序依賴關(guān)系，這是我們用pip安裝的。
這時，我們可以著手運行make test目標(biāo)，它將觸發(fā)我們的 Pytest 套件。如果我們的測試套件測試通過，我們繼續(xù)安裝前面提到的 linter——pylint、flake8 和 bandit。最后，我們運行make lint目標(biāo)，它將觸發(fā)每一個 linter。關(guān)于構(gòu)建 / 測試作業(yè)的內(nèi)容就這些，但 push 作業(yè)呢？讓我們也一起看下：
- 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 }}
前四行定義了何時觸發(fā)該作業(yè)。我們指定，只有當(dāng)標(biāo)簽被推送到存儲庫時，該作業(yè)才啟動（*指定標(biāo)簽名稱的模式——在本例中是任何名稱）。這樣，我們就不會在每次推送到存儲庫的時候都把我們的 Docker 鏡像推送到 GitHub Package Registry，而只是在我們推送指定應(yīng)用程序新版本的標(biāo)簽時才這樣做。
現(xiàn)在我們看下這個作業(yè)的主體——它首先簽出源代碼，并將環(huán)境變量RELEASE_VERSION設(shè)置為我們推送的git標(biāo)簽。這是通過 GitHub Actions 內(nèi)置的::setenv特性完成的（更多信息請查看這里：https://help.github.com/en/actions/automating-your-workflow-with-github-actions/development-tools-for-github-actions#set-an-environment-variable-set-env ）。
接下來，它使用存儲在存儲庫中的 secretREGISTRY_TOKEN登錄到 Docker 注冊中心，并由發(fā)起工作流的用戶登錄（github.actor）。最后，在最后一行，它運行目標(biāo)push，構(gòu)建生產(chǎn)鏡像并將其推送到注冊中心，以之前推送的git標(biāo)簽作為鏡像標(biāo)簽。
感興趣的讀者可以從這里簽出完整的代碼清單：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint/tree/master/.github/workflows
使用 CodeClimate 進行代碼質(zhì)量檢查
最后但同樣重要的是，我們還將使用 CodeClimate 和 SonarCloud 添加代碼質(zhì)量檢查。它們將與上文的測試作業(yè)一起觸發(fā)。所以，讓我們添加以下幾行：
- # 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 }}
我們從 CodeClimate 開始，首先輸出變量GIT_BRANCH，我們會用環(huán)境變量GITHUB_REF來檢索這個變量。接下來，我們下載 CodeClimate test reporter 并使其可執(zhí)行。接下來，我們使用它來格式化由測試套件生成的覆蓋率報告，而且，在最后一行，我們將它與存儲在存儲庫秘密中的 test reporter ID 一起發(fā)送給 CodeClimate。至于 SonarCloud，我們需要在存儲庫中創(chuàng)建sonar-project.properties文件，類似下面這樣（這個文件的值可以在 SonarCloud 儀表板的右下角找到）：
- sonar.organization=martinheinz-github
- sonar.projectKey=MartinHeinz_python-project-blueprint
- sonar.sources=blueprint
除此之外，我們可以使用現(xiàn)有的sonarcloud-github-action，它會為我們做所有的工作。我們所要做的就是提供 2 個令牌——GitHub 令牌默認(rèn)已在存儲庫中，SonarCloud 令牌可以從 SonarCloud 網(wǎng)站獲得。
注意：關(guān)于如何獲取和設(shè)置前面提到的所有令牌和秘密的步驟都在存儲庫的自述文件中：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint/blob/master/README.md
小 結(jié)
就是這樣！有了上面的工具、配置和代碼，你就可以構(gòu)建和全方位自動化下一個 Python 項目了！如果關(guān)于本文討論的主題，你想了解更多信息，請查看存儲庫中的文檔和代碼：https://github.com/MartinHeinz/python-project-blueprint， 如果你有什么建議 / 問題，請在存儲庫中提交問題庫，或者如果你喜歡我的這個小項目，請為我點贊。
文章標(biāo)題：如何將你的Python項目全面自動化？
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