פיתוח ובדיקה של אפליקציות Python

בדף הזה מוסבר איך להגדיר את Cloud Build כדי לבצע build ולבדוק את אפליקציות Python, להעלות את הארטיפקטים ל-Artifact Registry, ליצור מידע על מקורות ולשמור את יומני הבדיקות ב-Cloud Storage.

באמצעות Cloud Build אפשר להשתמש בכל קובץ אימג' של קונטיינר שזמין לכולם כדי להריץ את המשימות. תמונת python הציבורית מ-Docker Hub מגיעה עם הכלים python ו-pip שכבר מותקנים בה. אפשר להגדיר את Cloud Build כך שישתמש בכלים האלה כדי להתקין תלות, לבנות ולהריץ בדיקות יחידה.

לפני שמתחילים

ההוראות בדף הזה מניחות שאתם מכירים את Python. בנוסף:

  • מפעילים את Cloud Build API,‏ Artifact Registry API ו-Cloud Storage API.

    תפקידים שנדרשים להפעלת ממשקי API

    כדי להפעיל ממשקי API, צריך את תפקיד ה-IAM 'אדמין של Service Usage' (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), שכולל את ההרשאה serviceusage.services.enable. איך מקצים תפקידים

    הפעלת ממשקי ה-API

  • כדי להריץ את הפקודות gcloud שבדף הזה, צריך להתקין את Google Cloud CLI.
  • הפרויקט שלכם ב-Python צריך להיות בהישג יד.
  • יש לכם מאגר Python ב-Artifact Registry. אם אין לכם מאגר, אתם יכולים ליצור מאגר חדש.
  • אם רוצים לאחסן יומני בדיקה ב-Cloud Storage, צריך ליצור קטגוריה ב-Cloud Storage.

הרשאות IAM נדרשות

הוראות להקצאת התפקידים האלה מופיעות במאמר הקצאת תפקיד באמצעות הדף IAM.

הגדרת בנייה של Python

בקטע הזה מופיע קובץ הגדרות לדוגמה לבנייה של אפליקציית Python. בקובץ יש שלבי בנייה לניהול דרישות ההתקנה, להוספת בדיקות יחידה, ולבנייה ולפריסה של האפליקציה אחרי שהבדיקות עוברות.

  1. בתיקיית השורש של הפרויקט, יוצרים קובץ הגדרות של Cloud Build בשם cloudbuild.yaml.

  2. התקנת הדרישות: תמונת python מ-Docker Hub מגיעה עם pip שכבר מותקן בה. כדי להתקין יחסי תלות מ-pip, מוסיפים שלב build עם השדות הבאים:

    • name: מגדירים את הערך של השדה הזה ל-python או ל-python:<tag> כדי להשתמש בתמונת Python מ-Docker Hub למשימה הזו. כדי לראות רשימה של תגים זמינים לתמונות אחרות של Python, אפשר לעיין בהפניה ל-Docker Hub לתמונת Python.
    • entrypoint: הגדרת השדה הזה מבטלת את נקודת הכניסה שמוגדרת כברירת מחדל לתמונה שאליה יש הפניה ב-name. מגדירים את הערך של השדה הזה כ-pip כדי להפעיל את pip כנקודת הכניסה של שלב ה-build ולהריץ פקודות pip.
    • args: השדה args של שלב בנייה מקבל רשימה של ארגומנטים ומעביר אותם לתמונה שאליה יש הפניה בשדה name. מעבירים את הארגומנטים כדי להריץ את הפקודה pip install בשדה הזה. הדגל --user בפקודה pip install מבטיח ששלבי ה-build הבאים יוכלו לגשת למודולים שהותקנו בשלב ה-build הזה.

    שלב הבנייה הבא מוסיף ארגומנטים להתקנת הדרישות:

     steps:
        - name: 'python'
          entrypoint: 'python'
          args: ['-m', 'pip', 'install', '--upgrade', 'pip']
        - name: python
          entrypoint: python
          args: ['-m', 'pip', 'install', 'build', 'pytest', 'Flask', '--user']
    
  3. הוספת בדיקות יחידה: אם הגדרתם בדיקות יחידה באפליקציה באמצעות מסגרת בדיקה כמו pytest, אתם יכולים להגדיר את Cloud Build להרצת הבדיקות על ידי הוספת השדות הבאים בשלב build:

    • name: מגדירים את הערך של השדה הזה ל-python כדי להשתמש בתמונת python מ-Docker Hub למשימה.
    • entrypoint: מגדירים את הערך של השדה הזה ל-python כדי להריץ פקודות python.
    • args: מוסיפים את הארגומנטים להרצת הפקודה python pytest.

    בשלב הבנייה הבא, פלט היומן pytest נשמר בקובץ JUNIT XML. השם של הקובץ הזה מורכב מ-$SHORT_SHA, הגרסה הקצרה של מזהה הקומיט שמשויך ל-build. בשלב הבא של ה-build, היומנים יישמרו בקובץ הזה ב-Cloud Storage.

        - name: 'python'
          entrypoint: 'python'
          args: ['-m', 'pytest', '--junitxml=${SHORT_SHA}_test_log.xml']
    
  4. Build: בקובץ התצורה של ה-build, מגדירים את ה-builder ואת args כדי לבצע build של האפליקציה:

    • name: מגדירים את הערך של השדה הזה ל-python כדי להשתמש בתמונת python מ-Docker Hub למשימה.
    • entrypoint: מגדירים את הערך של השדה הזה ל-python כדי להריץ פקודות python.
    • args: מוסיפים את הארגומנטים להרצת הבנייה.

    שלב הבנייה הבא מתחיל את הבנייה:

        - name: 'python'
          entrypoint: 'python'
          args: ['-m', 'build']
    
  5. העלאה אל Artifact Registry:

    בקובץ ההגדרות, מוסיפים את השדה pythonPackages ומציינים את מאגר Python ב-Artifact Registry:

        artifacts:
           pythonPackages:
           - repository: 'https://LOCATION-python.pkg.dev/PROJECT-ID/REPOSITORY'
              paths: ['dist/*']
    

    מחליפים את הערכים הבאים:

    • PROJECT-ID הוא המזהה של Google Cloud הפרויקט שמכיל את המאגר שלכם ב-Artifact Registry.
    • REPOSITORY הוא המזהה של המאגר.
    • LOCATION הוא המיקום האזורי או המיקום במספר אזורים של המאגר.
  6. אופציונלי: הפעלת יצירת שיוך מקור

    ‫Cloud Build יכול ליצור מטא נתונים של מקורות build שניתנים לאימות של Supply chain Levels for Software Artifacts‏ (SLSA) כדי לעזור לכם לאבטח את צינור השילוב הרציף שלכם.

    כדי להפעיל את יצירת המקור, מוסיפים את השורה requestedVerifyOption: VERIFIED לקטע options בקובץ ההגדרות.

  7. שמירת יומני בדיקה ב-Cloud Storage: אתם יכולים להגדיר את Cloud Build לאחסון יומני בדיקה ב-Cloud Storage על ידי ציון מיקום של קטגוריה קיימת ונתיב ליומני הבדיקה. שלב ה-build הבא שומר את יומני הבדיקה ששמרתם בקובץ JUNIT XML בקטגוריה של Cloud Storage:

        artifacts:
        objects:
           location: 'gs://${_BUCKET_NAME}/'
           paths:
              - '${SHORT_SHA}_test_log.xml'
    
  8. מתחילים את ה-build: באופן ידני או באמצעות טריגרים של build.

    אחרי שהבנייה מסתיימת, אפשר לראות את פרטי המאגר ב-Artifact Registry.

    אפשר גם לראות את המטא-נתונים של מקור ה-build ולאמת את המקור.

המאמרים הבאים