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
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。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
