작가: 트릭스 사이러스
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GitHub 작업이란 무엇입니까?
GitHub Actions는 GitHub에 통합된 자동화 도구로, 워크플로, CI/CD 파이프라인, 테스트, 코드 품질 검사는 물론 저장소 내 직접 배포까지 자동화하는 기능을 제공합니다. YAML 파일을 사용하여 워크플로를 정의할 수 있으므로 트리거, 환경 및 작업을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
DevOps에 GitHub Actions를 사용하는 이유는 무엇입니까?
- GitHub과 통합: GitHub 저장소, 이슈 및 끌어오기 요청과 원활하게 통합됩니다.
- 확장 가능한 CI/CD 파이프라인: 다양한 플랫폼에서 빌드, 테스트 및 배포를 실행합니다.
- 사용자 정의 가능한 워크플로우: 간단한 작업부터 복잡한 다단계 프로세스까지 귀하의 정확한 요구 사항에 맞는 워크플로우를 정의하세요.
- 재사용 가능한 워크플로: 여러 프로젝트에서 재사용 가능한 워크플로와 맞춤 작업을 공유합니다.
GitHub 작업의 주요 구성 요소
- 워크플로: .github/workflows 디렉터리에 저장된 YAML 파일에 정의된 자동화된 프로세스입니다.
- 작업: 각 워크플로는 동시에 또는 순차적으로 실행할 수 있는 작업으로 구성됩니다.
- 단계: 각 작업에는 명령 실행, 스크립트 또는 재사용 가능한 작업이 포함될 수 있는 일련의 단계가 있습니다.
- 트리거: push, pull_request, 일정 등 워크플로를 트리거하는 이벤트를 정의합니다.
첫 번째 DevOps 워크플로 설정
새 커밋이 푸시될 때마다 코드를 테스트하고 빌드하기 위한 기본 CI 워크플로를 만드는 과정을 살펴보겠습니다.
워크플로 파일 만들기
저장소의 .github/workflows로 이동하여 ci.yml이라는 파일을 생성합니다.워크플로 구조 정의
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
- 작업 흐름 설명
- 트리거(켜기): 워크플로는 기본 분기를 대상으로 하는 push 또는 pull_request 이벤트에서 트리거됩니다.
- 작업: 종속성을 설치하고, 테스트를 실행하고, 프로젝트를 빌드하는 단일 빌드 작업이 있습니다.
- 단계: 각 단계에서는 작업이나 명령을 사용합니다(예: 코드 확인을 위한 actions/checkout, Node.js 설정을 위한 actions/setup-node 및 다양한 npm 명령).
Linting 및 코드 품질 검사 추가
코드 품질을 보장하려면 워크플로에 Linting 단계를 추가할 수 있습니다.
- name: Lint code run: npm run lint
종속성 설치 후에 이 단계를 추가하면 파이프라인 초기에 코드 품질 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.
GitHub Actions로 배포 자동화
이제 AWS 또는 Firebase와 같은 클라우드 서비스에 자동화된 배포 단계를 추가해 보겠습니다.
예: Firebase에 배포
Firebase CLI 설정
먼저 로컬 머신에 Firebase CLI를 설치하고 구성합니다. Firebase login:ci를 사용하여 토큰을 생성하고 GitHub 비밀번호(FIREBASE_TOKEN)로 저장합니다.배포 단계 추가
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
여기서 need: build를 지정합니다. 즉, 이 배포 작업은 빌드 작업이 성공적으로 완료된 후에만 실행됩니다.
고급 GitHub 작업 팁
- 캐싱 사용: 종속성을 캐싱하여 워크플로 속도를 높입니다.
- name: Lint code run: npm run lint
- 매트릭스 빌드: 매트릭스 전략을 사용하여 여러 버전이나 플랫폼에서 테스트합니다.
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
- 비밀번호 및 환경 변수: GitHub Secrets에 민감한 정보를 저장하고 ${{ secrets.SECRET_NAME }}를 사용하여 액세스하세요.
워크플로 모니터링 및 디버깅
- 로그 보기: GitHub Actions의 각 단계는 작업 탭에서 액세스할 수 있는 로그를 생성합니다.
- 디버그 모드: 자세한 로깅을 위해 값이 true인 비밀에 ACTIONS_STEP_DEBUG를 추가합니다.
- 오류 알림: 작업 흐름 실패에 대한 알림을 받도록 알림(예: Slack 또는 이메일)을 설정합니다.
재사용 가능한 워크플로
프로젝트가 성장함에 따라 특히 코드 형식 지정이나 보안 검색과 같은 작업의 경우 YAML 파일에서 Workflow_call을 정의하고 여러 저장소에서 재사용하여 재사용 가능한 워크플로를 만드는 것을 고려해 보세요.
마무리
GitHub Actions로 DevOps 워크플로를 자동화하면 생산성이 향상되고 인적 오류가 줄어들며 더욱 강력한 CI/CD 파이프라인이 생성됩니다. 워크플로가 백그라운드에서 원활하게 실행되므로 개발자는 배포 작업에 신경쓰지 않고 코드 작성에 더 집중할 수 있습니다. DevOps 여정에서 GitHub Actions의 잠재력을 극대화하려면 테스트부터 시작해 점차적으로 배포 및 모니터링으로 확장하세요.
이 가이드는 GitHub Actions를 사용하여 프로젝트를 구축, 테스트 및 배포하기 위한 기초를 제공합니다. 일단 익숙해지면 완전히 최적화된 DevOps 파이프라인을 위한 사용자 지정 작업, 통합 및 고급 자동화를 통해 더욱 확장할 수 있습니다.
~트릭스섹
위 내용은 GitHub Actions로 DevOps 워크플로 자동화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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