uv를 사용하면 GitHub Actions에서 린팅과 테스트를 약 1.5배 빠르게 수행할 수 있습니다.
린팅
린팅을 위해 사전 커밋을 사용하는 경우:
name: Lint on: [push, pull_request, workflow_dispatch] env: FORCE_COLOR: 1 permissions: contents: read jobs: lint: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 with: persist-credentials: false - uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: "3.x" cache: pip - uses: pre-commit/action@v3.0.1
pre-commit/action을 tox-dev/action-pre-commit-uv로 대체할 수 있습니다.
- uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: "3.x" - cache: pip - - uses: pre-commit/action@v3.0.1 + - uses: tox-dev/action-pre-commit-uv@v1
name: Lint on: [push, pull_request, workflow_dispatch] env: FORCE_COLOR: 1 permissions: contents: read jobs: lint: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v4 with: persist-credentials: false - uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: "3.x" - uses: tox-dev/action-pre-commit-uv@v1
이는 uv가 가상 환경을 생성하고 사전 커밋을 위한 패키지를 설치한다는 의미이며, 이는 캐시가 없을 때 초기 시드 작업의 속도가 더 빠릅니다.
린트 비교
예: python/blurb#32
Before | After | Times faster | |
---|---|---|---|
No cache | 60s | 37s | 1.62 |
With cache | 11s | 11s | 1.00 |
테스트
Tox로 테스트할 때:
name: Test on: [push, pull_request, workflow_dispatch] permissions: contents: read env: FORCE_COLOR: 1 jobs: test: runs-on: ubuntu-latest strategy: fail-fast: false matrix: python-version: ["3.9", "3.10", "3.11", "3.12", "3.13", "3.14"] steps: - uses: actions/checkout@v4 with: persist-credentials: false - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }} uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: ${{ matrix.python-version }} allow-prereleases: true cache: pip - name: Install dependencies run: | python --version python -m pip install -U pip python -m pip install -U tox - name: Tox tests run: | tox -e py
tox를 tox-uv로 대체할 수 있습니다.
- name: Set up Python ${{ matrix.python-version }} uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: ${{ matrix.python-version }} allow-prereleases: true - cache: pip - - name: Install dependencies - run: | - python --version - python -m pip install -U pip - python -m pip install -U tox + - name: Install uv + uses: hynek/setup-cached-uv@v2 - name: Tox tests run: | - tox -e py + uvx --with tox-uv tox -e py
name: Test on: [push, pull_request, workflow_dispatch] permissions: contents: read env: FORCE_COLOR: 1 jobs: test: runs-on: ubuntu-latest strategy: fail-fast: false matrix: python-version: ["3.9", "3.10", "3.11", "3.12", "3.13"] steps: - uses: actions/checkout@v4 with: persist-credentials: false - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }} uses: actions/setup-python@v5 with: python-version: ${{ matrix.python-version }} allow-prereleases: true - name: Install uv uses: hynek/setup-cached-uv@v2 - name: Tox tests run: | uvx --with tox-uv tox -e py
tox-uv는 tox 환경에서 virtualenv 및 pip를 uv로 대체하는 tox 플러그인입니다. tox, 가상 환경 및 그 내의 종속성을 더 빠르게 설치하려면 uv를 설치하고 uvx를 사용하여 tox-uv를 설치하고 tox를 실행하면 됩니다.
테스트 비교
예: python/blurb#32
Before | After | Times faster | |
---|---|---|---|
No cache | 2m 0s | 1m 26s | 1.40 |
With cache | 1m 58s | 1m 22s | 1.44 |
보너스 팁
GitHub Actions에서 보안 문제를 찾으려면 새로운 도구인 zizmor를 실행하세요.
헤더 사진: Olympia-Kuva Oy 및 헬싱키 시립 박물관, 공개 도메인의 "1952년 헬싱키 올림픽 로드 사이클링"
위 내용은 uv로 CI 속도 향상 ⚡의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

10 시간 이내에 컴퓨터 초보자 프로그래밍 기본 사항을 가르치는 방법은 무엇입니까? 컴퓨터 초보자에게 프로그래밍 지식을 가르치는 데 10 시간 밖에 걸리지 않는다면 무엇을 가르치기로 선택 하시겠습니까?

Fiddlerevery Where를 사용할 때 Man-in-the-Middle Reading에 Fiddlereverywhere를 사용할 때 감지되는 방법 ...


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

안전한 시험 브라우저
안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.
