一分钟开始持续集成之旅系列之：Python + Flask 应用

前言

Flask 是 Python 中最流行的 Web 框架之一，以小巧、灵活、可扩展性强著称。相比 Django，它给了开发者最大限度的自由。

本文将通过一个简单的 Demo 项目，来演示如何在 CODING 持续集成 。

准备工作

环境

• Git
• Python
• pip
• PyCharm）

当然，你还需要一个 CODING 账号 :) 立即注册。

代码

这里我准备了一个完整的 python-flask-demo）。

当然，你也可以自己准备一个 Python + Flask 的项目 ~

不知道如何将项目推送至 CODING 代码仓库的同学可以查看这篇帮助文档。 快速使用代码仓库

步骤一：新建一个制品仓库

由于我们需要将持续集成中构建产出的 Docker 镜像推送至 CODING 制品库，因此需要先新建好一个制品仓库，详细步骤可参考 在 CODING 中使用 Docker 制品库 一文，在此不做详细介绍。

注意：新建的制品仓库名称需要与 Demo 项目中 Jenkinsfile 里的 ARTIFACT_REPO 环境变量对应。

步骤二：新建持续集成构建计划

至此你应该已经准备好了：

1. 本地环境；
2. 已经有了属于自己的 CODING 账号；
3. 有了一个基于 Python + Flask 的 CODING 项目
4. 一个 Docker 制品仓库

那么接下来就开始我们激动人心的 CODING 持续集成之旅吧！

1.首先，进入你的项目，选择左侧导航栏中的 持续集成，然后点击其右侧的 构建：

2.点击 新建构建计划配置：

3.输入 计划名称，这里 代码源 我们选用 CODING，代码仓库 选择我们刚才创建好的项目即可，配置来源 我们可以选用代码仓库中的 Jenkinsfile，也可以使用下面的静态配置的 Jenkinsfile 模板我们内置了具有代表性的一些模板，也欢迎你向我们提供模板或者提出需要某种模板的需求。如果你对 Jenkins 有所了解，你也可以选择 自定义构建过程

4.如果你使用的是上面提供的 Demo 项目，那么新建成功后我们就会默认进入到 图形化的编辑器 的页面：

当然如果你喜欢通过代码直接编辑 Jenkinsfile，也可以选择 文本编辑器：

至此，我们的 CODING 持续集成构建计划已创建完毕，你还可以根据自身情况，来修改持续集成的 触发规则、变量与缓存 以及 通知提醒 等。

步骤三：开始构建

我们返回至 持续集成 -> 构建 页面，此时可以看到我们刚新建的 构建计划，现在，我们可以开始构建我们的项目了。

1.点击右上角的 立即构建 按钮：

2.点击后会弹出一个 立即构建 的窗口，我们可以在此选择 构建目标，目标可以是你的任意 Git branch，或者 Tag，亦或 commit ID 都行。

我们还可以自定义 启动参数，自定义的启动参数将会在构建期间以 环境变量 的形式注入到 Jenkins Pipeline 之中。

确认之后我们即可点击下方的 立即构建 来开启我们的构建：

3.此时 CODING 持续集成已经在为你的项目依照之前的配置开启了构建：

• 准备构建：

• 构建成功：

• 构建详情：

4.检查制品库中是否已有我们构建好的 Docker 镜像：

• 首先在侧边栏中点击 制品库 进入制品库页面：

• 在该页面中，我们可以看到构建成功后的 Docker 镜像已被我们成功推送至制品库内，我们可以随时将其 拉取 下来，推送 至其他制品库，或者共享出去，将其运行后访问 5000 端口即会返回一个 Hello World。

Jenkinsfile 文件代码解释

pipeline {
  agent any
  // 环境变量，全局可用
  environment {
    // 你的企业唯一标识
    ENTERPRISE = "coding-public"
    // 项目名称
    PROJECT = "python-flask-demo"
    // 制品仓库名称
    ARTIFACT_REPO = "registry"
    // Docker 镜像名称
    IMAGE_NAME = "python-flask-demo"
    // CODING DOMAIN，无需更改
    CODING_DOMAIN = "coding.net"

    // 制品库 Registry 的基础 HOST，无需更改
    ARTIFACT_BASE = "${ENTERPRISE}-docker.pkg.${CODING_DOMAIN}"
    // Docker 镜像全名，无需更改
    ARTIFACT_IMAGE = "${ARTIFACT_BASE}/${PROJECT}/${ARTIFACT_REPO}/${IMAGE_NAME}"
  }
  stages {
    stage('检出') {
      steps {
        // Git checkout，无需更改
        checkout([
          $class: 'GitSCM',
          branches: [[name: env.GIT_BUILD_REF]],
          userRemoteConfigs: [[url: env.GIT_REPO_URL, credentialsId: env.CREDENTIALS_ID]]
        ])
      }
    }
    stage('打包镜像') {
      steps {
        // 根据项目根目录下的 Dockerfile 制作镜像
        sh "docker build -t ${ARTIFACT_IMAGE}:${env.GIT_BUILD_REF} ."
  // 将制作出来的镜像打上标签
        sh "docker tag ${ARTIFACT_IMAGE}:${env.GIT_BUILD_REF} ${ARTIFACT_IMAGE}:latest"
      }
    }
    stage('推送到制品库') {
      steps {
  script {
    // 推送至制品库
          docker.withRegistry("https://${ARTIFACT_BASE}", "${env.DOCKER_REGISTRY_CREDENTIALS_ID}") {
            docker.image("${ARTIFACT_IMAGE}:${env.GIT_BUILD_REF}").push()
            docker.image("${ARTIFACT_IMAGE}:latest").push()
          }
        }
      }
    }
  }
}

结语

本文介绍了如何利用 CODING 的 持续集成、制品库 来帮你的应用通过 Jenkins 自动化构建、测试等。并通过一个 Python + Flask 的 Demo 示例来进一步带你一步一步的实践。