著者: Trix Cyrus
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GitHub アクションとは何ですか?
GitHub Actions は、GitHub に統合された自動化ツールで、ワークフロー、CI/CD パイプライン、テスト、コード品質チェック、さらにはリポジトリ内でのデプロイメントを直接自動化する機能を提供します。 YAML ファイルを使用してワークフローを定義できるため、トリガー、環境、タスクを完全に制御できます。
DevOps に GitHub アクションを使用する理由
- GitHub との統合: GitHub リポジトリ、問題、プル リクエストとシームレスに統合します。
- スケーラブルな CI/CD パイプライン: さまざまなプラットフォームでビルド、テスト、デプロイメントを実行します。
- カスタマイズ可能なワークフロー: 単純なタスクから複雑な複数ステップのプロセスまで、ニーズに正確に一致するワークフローを定義します。
- 再利用可能なワークフロー: 複数のプロジェクト間で再利用可能なワークフローとカスタム アクションを共有します。
GitHub アクションの主要コンポーネント
- ワークフロー: .github/workflows ディレクトリに保存されている YAML ファイルで定義された自動プロセス。
- ジョブ: 各ワークフローは、同時または順次に実行できるジョブで構成されます。
- ステップ: 各ジョブには一連のステップがあり、コマンド、スクリプト、または再利用可能なアクションの実行が含まれる場合があります。
- トリガー: プッシュ、プルリクエスト、スケジュールなど、ワークフローをトリガーするイベントを定義します。
初めての DevOps ワークフローをセットアップする
新しいコミットがプッシュされるたびにコードをテストしてビルドするための、基本的な CI ワークフローの作成について説明します。
ワークフロー ファイルの作成
リポジトリの .github/workflows に移動し、ci.yml. という名前のファイルを作成します。
ワークフロー構造を定義する
name: CI Workflow on: push: branches: - main pull_request: branches: - main jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Node.js uses: actions/setup-node@v3 with: node-version: '16' - name: Install dependencies run: npm install - name: Run tests run: npm test - name: Build project run: npm run build
- ワークフローの説明
- トリガー (オン): ワークフローは、メイン ブランチをターゲットとする Push または pull_request イベントでトリガーされます。
- ジョブ: 依存関係をインストールし、テストを実行し、プロジェクトをビルドする単一のビルド ジョブがあります。
- ステップ: 各ステップではアクションまたはコマンドを使用します (例: コードをチェックアウトするためのアクション/チェックアウト、Node.js をセットアップするためのアクション/セットアップノード、およびさまざまな npm コマンド)。
lint チェックとコード品質チェックの追加
コードの品質を確保するために、ワークフローに lint ステップを追加できます。
- name: Lint code run: npm run lint
依存関係のインストールの後にこのステップを追加すると、パイプラインの早い段階でコード品質の問題を特定するのに役立ちます。
GitHub アクションによるデプロイメントの自動化
次に、AWS や Firebase などのクラウド サービスに自動デプロイメント ステップを追加しましょう。
例: Firebase へのデプロイ
Firebase CLI をセットアップする
まず、ローカルマシンに Firebase CLI をインストールして設定します。 firebase login:ci でトークンを生成し、GitHub シークレット (FIREBASE_TOKEN) として保存します。展開ステップを追加します
name: CI Workflow on: push: branches: - main pull_request: branches: - main jobs: build: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Node.js uses: actions/setup-node@v3 with: node-version: '16' - name: Install dependencies run: npm install - name: Run tests run: npm test - name: Build project run: npm run build
ここでは、needs: build を指定します。これは、この展開ジョブがビルド ジョブが正常に完了した後にのみ実行されることを意味します。
GitHub アクションの高度なヒント
- キャッシュを使用する: 依存関係をキャッシュすることでワークフローを高速化します。
- name: Lint code run: npm run lint
- マトリックス ビルド: マトリックス戦略を使用して、複数のバージョンまたはプラットフォームにわたってテストします。
deploy: needs: build runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Node.js uses: actions/setup-node@v3 with: node-version: '16' - name: Install dependencies run: npm install - name: Build project run: npm run build - name: Deploy to Firebase env: FIREBASE_TOKEN: ${{ secrets.FIREBASE_TOKEN }} run: | npm install -g firebase-tools firebase deploy
- シークレットと環境変数: 機密情報を GitHub シークレットに保存し、${{ Secrets.SECRET_NAME }} を使用してアクセスします。
ワークフローの監視とデバッグ
- ログの表示: GitHub Actions の各ステップでは、[アクション] タブからアクセスできるログが生成されます。
- デバッグ モード: 詳細ログを作成するには、値 true を指定して ACTIONS_STEP_DEBUG をシークレットに追加します。
- エラー通知: ワークフローの失敗に関するアラートを受信するように通知 (Slack や電子メールなど) を設定します。
再利用可能なワークフロー
プロジェクトが成長するにつれて、YAML ファイルで workflow_call を定義し、特にコードのフォーマットやセキュリティ スキャンなどのタスクで複数のリポジトリ間で再利用することにより、再利用可能なワークフローを作成することを検討してください。
まとめ
GitHub Actions を使用して DevOps ワークフローを自動化すると、生産性が向上し、人的エラーが削減され、より堅牢な CI/CD パイプラインが作成されます。ワークフローがバックグラウンドでシームレスに実行されるため、開発者は展開タスクではなく、コードの作成に集中できます。 DevOps の取り組みにおける GitHub Actions の可能性を最大限に高めるために、テストから小規模に始めて、徐々にデプロイとモニタリングに拡張していきます。
このガイドは、GitHub Actions を使用してプロジェクトを構築、テスト、デプロイするための基盤を提供します。慣れてきたら、カスタム アクション、統合、高度な自動化を使用してさらに拡張し、完全に最適化された DevOps パイプラインを実現できます。
~TrixSec
以上がGitHub アクションを使用して DevOps ワークフローを自動化するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

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ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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