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前言

「笔记」和「操作手册」应该怎么区分呢？

正文

有一些使用 Github Actions 跑 Python 的项目，其中一种方案是使用 Docker + pipenv，后者是 Python 的包管理工具，类似于 npm；

本文将记录如何在自建 Linux 环境使用该方案……

# 克隆项目
GIT_PATH=~/Git
git clone [email protected]:VaultVulp/action-pipenv.git $GIT_PATH/action-pipenv

# 构建 Docker 镜像
cd $GIT_PATH/action-pipenv
docker build -t py-pipenv .

· 执行 mkdir -p ~/test/py-pipenv 创建测试目录，然后在该目录下创建main.py文件，内容如下：

import json
import feedparser
import pprint

# 读取 rss
rss_list = feedparser.parse('https://www.wdssmq.com/feed.php')
# 提取标题和链接
rlt_list = [{'title': entry['title'], 'link':entry['link']} for entry in rss_list['entries']]
# 打印结果
pprint.pprint(rlt_list)
# 保存为 json 文件
with open('output.json', 'w') as f:
    json.dump(rlt_list, f)

· 在该目录下创建Pipfile文件，内容如下：

[[source]]
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"

[scripts]
main = "python main.py"

[packages]
feedparser = "*"

# 运行之构建虚拟环境（virtualenv）
PY_DIR=~/test/py-pipenv
ENVS_DIR=${PY_DIR}/virtualenvs
docker run --name py-run \
    --rm \
    --workdir /app \
    -v ${PY_DIR}:/app \
    -v ${ENVS_DIR}/:/root/.local/share/virtualenvs \
    py-pipenv \
    "install -d"

· 在${PY_DIR}内会生成virtualenvs目录，其中包含了虚拟环境的相关文件，在 Pipfile 内依赖项不变的情况下只需要执行一次构建；

# 运行实际代码
PY_DIR=~/test/py-pipenv
ENVS_DIR=${PY_DIR}/virtualenvs
docker run --name py-run \
    --rm \
    --workdir /app \
    -v ${PY_DIR}:/app \
    -v ${ENVS_DIR}/:/root/.local/share/virtualenvs \
    py-pipenv \
    "run main"

· 相当于执行了pipenv run main，在${PY_DIR}内会生成output.json文件；

补充

• --rm 参数表示运行完毕后自动删除容器；
• --workdir 指定工作目录；
• -v 挂载目录到容器内；
• py-pipenv 是前边构建镜像指定的名称；
• "install -d" 或 "run main" 将作为参数传递给容器内的 pipenv 命令；

相关链接

「小事」Python 的 Docker 镜像更新了一波_杂七杂八_沉冰浮水：

https://www.wdssmq.com/post/20210820542.html

VaultVulp/action-pipenv: Use pipenv commands in your GitHub Actions Workflow：

https://github.com/VaultVulp/action-pipenv

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