Python для начинающих

Как выстраивать непрерывную интеграцию и доставку (CI/CD) для Python проектов.

142 views00:39

🚀 Как выстраивать непрерывную интеграцию и доставку (CI/CD) для Python-проектов

Когда проект только набирает обороты, неудобства типа "сломал продакшн", "забыл протестировать перед коммитом", "откатил вручную до прошлой версии" кажутся мелочами. Но чем больше кода — тем громче эти мелочи звучат. И вот тут на арену выходит CI/CD: непрерывная интеграция и доставка.

Что такое CI/CD?

- Continuous Integration (CI) — это процесс автоматической сборки и проверки кода при каждом коммите.
- Continuous Delivery (CD) — автоматическая доставка протестированного кода в staging или даже production.

Вместе они превращают “внезапный релиз” в “предсказуемое событие”.

Платформы: GitHub Actions, GitLab CI, CircleCI и др. Мы разберем GitHub Actions — мощный и удобный инструмент, прямо внутри GitHub.

📦 Структура Python-проекта

Типовая структура проекта:

my_project/
├── app/
│   └── main.py
├── tests/
│   └── test_main.py
├── requirements.txt
└── .github/
    └── workflows/
        └── ci.yml

Файл ci.yml — сердце нашего процесса CI.

🔧 Простой CI pipeline (GitHub Actions)

name: Python CI

on:
  push:
    branches: [ main ]
  pull_request:
    branches: [ main ]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - name: Checkout code
      uses: actions/checkout@v3

    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v4
      with:
        python-version: '3.10'

    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install -r requirements.txt

    - name: Run tests
      run: |
        pytest tests/

Что происходит:
- Workflow запускается на push или pull request в ветку main.
- На виртуальной машине ставится Python.
- Устанавливаются зависимости.
- Запускаются тесты с помощью pytest.

🛠️ Добавляем Code Quality: linters

Проверка стиля важна не меньше тестов.

    - name: Run linter
      run: |
        pip install flake8
        flake8 app/

Ошибка форматирования — fail pipeline. Чистота — залог стабильности.

🚢 Непрерывная доставка: CD

Допустим, у нас есть staging-сервер и GitHub уже подключен к нему через секреты (например, SSH-ключ, API token и т.д.). Ниже пример, как можно деплоить через SCP:

  deploy:
    needs: test
    runs-on: ubuntu-latest
    if: github.ref == 'refs/heads/main'

    steps:
    - name: Checkout code
      uses: actions/checkout@v3
      
    - name: Deploy via SCP
      run: scp -r ./app user@staging-host:/app-folder
      env:
        SSH_PRIVATE_KEY: ${{ secrets.SSH_PRIVATE_KEY }}

Реализация зависит от вашего хостинга. Можно использовать Docker, Heroku, DigitalOcean, AWS — что угодно.

🔥 Бонус: кэш зависимостей

Чтобы ускорить pipeline:

    - name: Cache pip
      uses: actions/cache@v3
      with:
        path: ~/.cache/pip
        key: ${{ runner.os }}-pip-${{ hashFiles('**/requirements.txt') }}
        restore-keys: |
          ${{ runner.os }}-pip-

При повторном запуске зависимости не будут скачиваться заново — экономим минуты и нервы.

🎯 Вывод

CI/CD превращает ваш Python-проект из “хаоса” в “машину”, где каждый коммит — шаг вперед, а не на грабли. Даже простая автоматизация сборки и тестов — огромный шаг к качеству и стабильности. Начните с малого, добавляйте шаг за шагом. Пусть ваш код работает, пока вы спите!

179 views00:39