Python パッケージの公開はかつては困難な作業でしたが、今はそうではありません。さらに良いことに、安全性が大幅に向上しました。 CLI ツールに依存しながら、ユーザー名、パスワード、または API トークンをやりくりする時代は終わりました。信頼できる公開では、GitHub リポジトリの詳細を PyPI に提供するだけで、GitHub Actions が面倒な作業を処理します。
信頼できる公開で Python パッケージを公開する方法
(開発ブランチで) タグが作成されたときにパッケージを TestPyPi に公開するか、メイン ブランチにマージするときに PyPi にパッケージを公開するワークフローを紹介します。
パッケージの公開を準備する
Python パッケージが PyPI のパッケージ化ガイドラインに従っていることを確認してください。少なくとも次のものが必要です:
- パッケージのメタデータを定義する
setup.py またはpyproject.toml ファイル。 - 明確なディレクトリ レイアウトを備えた適切に構造化されたコード。
- PyPI でプロジェクトを紹介するための README ファイル。
詳細なチェックリストについては、Python パッケージング ユーザー ガイドを参照してください。
リポジトリで GitHub アクションを構成する
新しい GitHub アクション .github/workflows/test-build-publish.yml を作成することから始めましょう。
name: test-build-publish on: [push, pull_request] permissions: contents: read jobs: build-and-check-package: name: Build & inspect our package. runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 - uses: hynek/build-and-inspect-python-package@v2
このアクションにより、パッケージがビルドされ、ビルドされたホイールとソース ディストリビューション (SDist) が GitHub Actions アーティファクトとしてアップロードされます。
次に、TestPyPI に公開するステップを追加します。このステップはタグが作成されるたびに実行され、前のステップのビルドが正常に完了したことを確認します。 PROJECT_OWNER と PROJECT_NAME をリポジトリの適切な値に置き換えます。
test-publish: if: >- github.event_name == 'push' && github.repository == 'PROJECT_OWNER/PROJECT_NAME' && startsWith(github.ref, 'refs/tags') needs: build-and-check-package name: Test publish on TestPyPI runs-on: ubuntu-latest environment: test-release permissions: id-token: write steps: - name: Download packages built by build-and-check-package uses: actions/download-artifact@v4 with: name: Packages path: dist - name: Upload package to Test PyPI uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1 with: repository-url: https://test.pypi.org/legacy/
このステップでは、ビルド プロセス中に作成されたアーティファクトをダウンロードし、テストのために TestPyPI にアップロードします。
最後のステップでは、プル リクエストがメイン ブランチにマージされるときに、パッケージを PyPI にアップロードします。
publish: if: >- github.event_name == 'push' && github.repository == 'PROJECT_OWNER/PROJECT_NAME' && github.ref == 'refs/heads/main' needs: build-and-check-package name: Publish to PyPI runs-on: ubuntu-latest environment: release permissions: id-token: write steps: - name: Download packages built by build-and-check-package uses: actions/download-artifact@v4 with: name: Packages path: dist - name: Publish distribution ? to PyPI for push to main uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1
GitHub環境を構成する
特定のタグのみが公開ワークフローをトリガーし、リリース プロセスの制御を維持するため。
[設定] -> [設定] に移動して、新しい環境のテスト リリースを作成します。 GitHub リポジトリ内の環境。
環境を設定し、デプロイメントタグルールを追加します。
ルールまたは命名パターンに基づいて、この環境にデプロイできるブランチとタグを制限します。
命名パターンに基づいて、この環境にデプロイできるブランチとタグを制限します。
ターゲットタグを設定します。
パターン [0-9]*.[0-9]*.[0-9]* は、1.2.3、0.1.0、2.5.1b3 などのセマンティック バージョン管理タグと一致しますが、次のような任意のタグは除外されます。バグ修正-567 または機能更新。
リリース環境に対してこれを繰り返して、同じ方法でメイン ブランチを保護しますが、今回はメイン ブランチを対象とします。
PyPI プロジェクトをセットアップし、GitHub リポジトリをリンクする
アカウントをお持ちでない場合は、TestPyPI でアカウントを作成します。
アカウントの「公開」に移動し、新しい保留中のパブリッシャーを追加します。
名前、GitHub ユーザー名、リポジトリ名、ワークフロー名 (test-build-publish.yml)、および環境名 (test-release) を指定して、GitHub リポジトリを PyPI プロジェクトにリンクします。
環境名を release に設定して、PyPI で上記の操作を繰り返します。
ワークフローをテストする
開発ブランチでタグを作成すると、リリースが TestPyPI にアップロードされるようになり、開発ブランチを main にマージすると、リリースが PyPI にアップロードされます。
カバーされなかった内容
このガイドでは信頼できる公開ワークフローの概要を説明しますが、実装を検討できる追加の手順とベスト プラクティスもあります。たとえば、ブランチ保護ルールを設定すると、承認されたコラボレーターのみがタグをプッシュしたり、main やdevelopment などの保護されたブランチにマージしたりできるようになります。また、マージ前にステータス チェックを強制したり、プル リクエストのレビューを要求したりして、品質保証の層を追加することもできます。
私の python-repository-template を見てください。このワークフローへの追加の機能強化 (単体テストと静的テストに合格する必要があること、pyroma でパッケージをチェックすること、vercheck でタグがパッケージのバージョンと一致することを確認することなど) をカバーしています。
まとめ
これまで自分の作品を共有することをためらっていたなら、今が信頼できる出版を試してみる絶好の機会です。
- 「信頼できる発行者」の紹介 Python Package Index Blog では、長期有効なパスワードや API トークンを外部システムと共有する必要がない、より安全な発行方法を紹介しています
- 信頼できる発行元を使用した PyPI への公開 PyPI で信頼できる発行元の使用を開始するための公式 PyPI ドキュメント。
- 公式 GitHub ドキュメントの Python のビルドとテスト。
以上が信頼できる公開 - Python パッケージの公開がかつてないほど簡単になりましたの詳細内容です。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。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

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