Création et test du code Python

Vous pouvez créer un workflow d’intégration continue (CI) pour générer et tester votre projet Python.

Dans cet article

Note

Les exécuteurs hébergés sur GitHub ne sont pas pris en charge sur GitHub Enterprise Server. Vous pouvez voir plus d’informations sur le support futur planifié dans la GitHub public roadmap.

Introduction

Ce guide explique comment générer, tester et publier un package Python.

Les exécuteurs hébergés dans GitHub ont un cache d’outils où sont préinstallés des logiciels, notamment Python ou PyPy. Vous n’avez donc rien à installer ! Pour obtenir la liste complète des logiciels les plus récents et des versions préinstallées de Python et PyPy, consultez « Utilisation des exécuteurs hébergés par GitHub ».

Prérequis

Vous devez être familiarisé avec YAML et la syntaxe GitHub Actions. Pour plus d’informations, consultez « Écriture de workflows ».

Il est recommandé de connaître les bases de Python et pip. Pour plus d’informations, consultez l’article suivant :

Utilisation d’exécuteurs auto-hébergés sur GitHub Enterprise Server

Quand vous utilisez des actions de configuration (comme actions/setup-LANGUAGE) sur GitHub Enterprise Server avec des exécuteurs auto-hébergés, vous pouvez être amené à configurer le cache des outils sur les exécuteurs qui n’ont pas accès à Internet. Pour plus d’informations, consultez « Configuration du cache d’outils sur les exécuteurs auto-hébergés sans accès à Internet ».

Utilisation d’un modèle de workflow Python

Pour démarrer rapidement, ajoutez un modèle de workflow au répertoire .github/workflows de votre référentiel.

GitHub fournit un modèle de workflow pour Python qui devrait fonctionner si votre référentiel contient déjà au moins un fichier .py. Les sections suivantes de ce guide donnent des exemples de la manière dont vous pouvez personnaliser ce modèle de workflow.

  1. Sur GitHub, accédez à la page principale du référentiel.

  2. Sous le nom de votre dépôt, cliquez sur Actions.

    Capture d’écran des onglets du référentiel « github/docs ». L’onglet « Actions » est mis en surbrillance avec un encadré orange.

  3. Si vous disposez déjà d’un workflow dans votre dépôt, cliquez sur Nouveau workflow.

  4. La page « Choisir un workflow » présente une sélection de modèles de workflow recommandés. Recherchez « application Python ».

  5. Dans le flux de travail « Application Python », cliquez sur Configurer.

    Si vous ne trouvez pas le modèle de workflow « Application Python », copiez le code de workflow suivant dans un nouveau fichier appelé python-app.yml dans le répertoire .github/workflows de votre référentiel.

    YAML
    name: Python application

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

permissions:
  contents: read

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: Set up Python 3.13
      uses: actions/setup-python@v5
      with:
        python-version: "3.13"
    - name: Install dependencies
      run: |
        python -m pip install --upgrade pip
        pip install ruff pytest
        if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
    - name: Lint and format Python code with ruff
      run: |
       # Lint with the default set of ruff rules with GitHub Annotations
       ruff check --format=github --target-version=py39
       # Verify the code is properly formatted
       ruff format --diff --target-version=py39
    - name: Test with pytest
      run: |
        pytest

  6. Modifiez le workflow en fonction des besoins. Par exemple, modifiez la version de Python.

  7. Cliquez sur Valider les changements.

Spécification d’une version de Python

Pour utiliser une version préinstallée de Python ou de PyPy sur un exécuteur hébergé dans GitHub, utilisez l’action setup-python. Cette action recherche une version spécifique de Python ou de PyPy dans le cache d’outils de chaque exécuteur, et ajoute les fichiers binaires nécessaires à PATH, qui est conservé pour la suite du travail. Si une version spécifique de Python n’est pas préinstallée dans le cache d’outils, l’action setup-python télécharge et configure la version appropriée à partir du dépôt python-versions.

L’action setup-python est recommandée pour utiliser Python avec GitHub Actions, car cela garantit un comportement cohérent sur tous les exécuteurs et toutes les versions de Python. Si vous utilisez un exécuteur auto-hébergé, vous devez installer Python et l’ajouter à PATH. Pour plus d’informations, consultez l’action setup-python.

Le tableau ci-dessous décrit les emplacements du cache d’outils pour chaque exécuteur hébergé dans GitHub.

UbuntuMacWindows
Répertoire du cache d’outils/opt/hostedtoolcache/*/Users/runner/hostedtoolcache/*C:\hostedtoolcache\windows\*
Cache d’outils Python/opt/hostedtoolcache/Python/*/Users/runner/hostedtoolcache/Python/*C:\hostedtoolcache\windows\Python\*
Cache d’outils PyPy/opt/hostedtoolcache/PyPy/*/Users/runner/hostedtoolcache/PyPy/*C:\hostedtoolcache\windows\PyPy\*

Si vous utilisez un exécuteur auto-hébergé, vous pouvez configurer l’exécuteur afin qu’il utilise l’action setup-python pour gérer vos dépendances. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de setup-python avec un exécuteur auto-hébergé dans le fichier README setup-python.

GitHub prend en charge la syntaxe du versioning sémantique. Pour plus d’informations, consultez « Utilisation du versioning sémantique » et « Spécification du versioning sémantique ».

Utilisation de plusieurs versions de Python

L'exemple suivant utilise une matrice pour le travail de configuration de plusieurs versions de Python. Pour plus d’informations, consultez « Exécution de variantes de tâches dans un workflow ».

YAML
name: Python package

on: [push]

jobs:
  build:

    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      matrix:
        python-version: ["pypy3.10", "3.9", "3.10", "3.11", "3.12", "3.13"]

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }}
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: ${{ matrix.python-version }}
      # You can test your matrix by printing the current Python version
      - name: Display Python version
        run: python -c "import sys; print(sys.version)"

Utilisation d’une version spécifique de Python

Vous pouvez configurer une version spécifique de Python. Par exemple, 3.12. Vous pouvez également utiliser la syntaxe de versioning sémantique pour obtenir la dernière version mineure. Cet exemple utilise la dernière version mineure de Python 3.

YAML
name: Python package

on: [push]

jobs:
  build:

    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Set up Python
        # This is the version of the action for setting up Python, not the Python version.
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          # Semantic version range syntax or exact version of a Python version
          python-version: '3.x'
          # Optional - x64 or x86 architecture, defaults to x64
          architecture: 'x64'
      # You can test your matrix by printing the current Python version
      - name: Display Python version
        run: python -c "import sys; print(sys.version)"

Exclusion d’une version

Si vous spécifiez une version de Python qui n’est pas disponible, setup-python échoue avec une erreur comme celle-ci : ##[error]Version 3.7 with arch x64 not found. Le message d’erreur mentionne les versions disponibles.

Vous pouvez également utiliser le mot clé exclude dans votre workflow s’il existe une configuration de Python que vous ne souhaitez pas exécuter. Pour plus d’informations, consultez « Workflow syntax for GitHub Actions ».

YAML
name: Python package

on: [push]

jobs:
  build:

    runs-on: ${{ matrix.os }}
    strategy:
      matrix:
        os: [ubuntu-latest, macos-latest, windows-latest]
        python-version: ["3.9", "3.11", "3.13", "pypy3.10"]
        exclude:
          - os: macos-latest
            python-version: "3.11"
          - os: windows-latest
            python-version: "3.11"

Utilisation de la version par défaut de Python

Nous vous recommandons d’utiliser setup-python pour configurer la version de Python qui est utilisée dans vos workflows, car cela permet de rendre vos dépendances explicites. Si vous n’utilisez pas setup-python, la version par défaut de Python qui est définie dans PATH sera utilisée dans n’importe quel interpréteur de commandes lorsque vous appellerez python. La version par défaut de Python varie en fonction de l’exécuteur hébergé dans GitHub, ce qui peut entraîner des modifications inattendues ou l’utilisation d’une version plus ancienne que prévu.

Exécuteur hébergé dans GitHubDescription
UbuntuPlusieurs versions de Python système sont installées sur les exécuteurs Ubuntu, sous /usr/bin/python et /usr/bin/python3. Les versions Python fournies avec Ubuntu viennent s’ajouter aux versions que GitHub installe dans le cache d’outils.
WindowsÀ l’exception des versions de Python qui se trouvent dans le cache d’outils, Windows n’est pas fourni avec une version équivalente de Python système. Pour maintenir un comportement cohérent avec les autres exécuteurs et permettre à Python d’être utilisé immédiatement sans l’action setup-python, GitHub ajoute quelques versions à PATH à partir du cache d’outils.
macOSPlusieurs versions de Python système sont installées sur les exécuteurs macOS, en plus des versions qui se trouvent dans le cache d’outils. Les versions de Python système se trouvent dans le répertoire /usr/local/Cellar/python/*.

Installer les dépendances

Le gestionnaire de package pip est installé sur les exécuteurs hébergés dans GitHub. Vous pouvez utiliser pip pour installer des dépendances à partir du registre de package PyPI avant de générer et de tester votre code. Par exemple, le code YAML ci-dessous installe ou met à niveau le programme d’installation du package pip, ainsi que les packages setuptools et wheel.

Vous pouvez également mettre en cache vos dépendances pour accélérer vos exécutions de workflow. Pour plus d’informations, consultez « Mise en cache des dépendances pour accélérer les workflows ».

YAML
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Set up Python
  uses: actions/setup-python@v5
  with:
    python-version: '3.x'
- name: Install dependencies
  run: python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

Fichier de spécifications

Une fois que vous avez mis à jour pip, l’étape qui suit classiquement consiste à installer les dépendances à partir de requirements.txt. Pour plus d’informations, consultez pip.

YAML
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Set up Python
  uses: actions/setup-python@v5
  with:
    python-version: '3.x'
- name: Install dependencies
  run: |
    python -m pip install --upgrade pip
    pip install -r requirements.txt

Mise en cache des dépendances

Vous pouvez mettre en cache et restaurer les dépendances à l’aide de l’action setup-python.

L’exemple suivant met en cache les dépendances pour pip.

YAML
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: actions/setup-python@v5
  with:
    python-version: '3.12'
    cache: 'pip'
- run: pip install -r requirements.txt
- run: pip test

Par défaut, l’action setup-python recherche le fichier de dépendances (requirements.txt pour pip, Pipfile.lock pour pipenv ou poetry.lock pour poetry) dans l’ensemble du dépôt. Pour plus d’informations, consultez « Mise en cache des dépendances de packages » dans le fichier LISEZ-MOI de setup-python.

Si vous avez une exigence particulière ou si vous avez besoin d’un contrôle plus précis pour la mise en cache, vous pouvez utiliser l’action cache. Pip met en cache les dépendances à différents emplacements, selon le système d’exploitation de l’exécuteur. Le chemin que vous devez mettre en cache peut différer de celui de l’exemple Ubuntu ci-dessus, selon le système d’exploitation que vous utilisez. Pour plus d’informations, consultez les exemples de mise en cache Python dans le dépôt de l’action cache.

Test de votre code

Vous pouvez utiliser les mêmes commandes que celles que vous utilisez localement pour générer et tester votre code.

Effectuer des tests avec pytest et pytest-cov

Cet exemple installe ou met à niveau pytest et pytest-cov. Les tests sont ensuite exécutés et une sortie est générée au format JUnit pendant que les résultats de couverture du code sont générés dans Cobertura. Pour plus d’informations, consultez JUnit et Cobertura.

YAML
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Set up Python
  uses: actions/setup-python@v5
  with:
    python-version: '3.x'
- name: Install dependencies
  run: |
    python -m pip install --upgrade pip
    pip install -r requirements.txt
- name: Test with pytest
  run: |
    pip install pytest pytest-cov
    pytest tests.py --doctest-modules --junitxml=junit/test-results.xml --cov=com --cov-report=xml --cov-report=html

Utilisation de Ruff pour le linting et/ou la mise en forme du code

L’exemple suivant installe ou met à niveau ruff, et l’utilise pour effectuer le linting de tous les fichiers. Pour plus d’informations, consultez Ruff.

YAML
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Set up Python
  uses: actions/setup-python@v5
  with:
    python-version: '3.x'
- name: Install the code linting and formatting tool Ruff
  run: pipx install ruff
- name: Lint code with Ruff
  run: ruff check --output-format=github --target-version=py39
- name: Check code formatting with Ruff
  run: ruff format --diff --target-version=py39
  continue-on-error: true

L’étape de mise en forme a défini continue-on-error: true. Cela empêche le workflow d’échouer si l’étape de mise en forme ne réussit pas. Une fois que vous avez résolu toutes les erreurs de mise en forme, vous pouvez supprimer cette option afin que le workflow intercepte de nouveaux problèmes.

Exécution de tests avec tox

Avec GitHub Actions, vous pouvez exécuter des tests avec tox et répartir les tâches entre plusieurs travaux. Vous devez appeler tox à l’aide de l’option -e py pour choisir la version de Python de votre PATH, plutôt que de spécifier une version. Pour plus d’informations, consultez tox.

YAML
name: Python package

on: [push]

jobs:
  build:

    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      matrix:
        python: ["3.9", "3.11", "3.13"]

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Setup Python
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: ${{ matrix.python }}
      - name: Install tox and any other packages
        run: pip install tox
      - name: Run tox
        # Run tox using the version of Python in `PATH`
        run: tox -e py

Empaquetage des données de workflow en tant qu’artefacts

Vous pouvez charger des artefacts à afficher une fois un workflow terminé. Par exemple, vous devrez peut-être enregistrer des fichiers journaux, des vidages principaux, des résultats de test ou des captures d’écran. Pour plus d’informations, consultez « Stockage et partage des données d’un workflow ».

L’exemple suivant montre comment utiliser l’action upload-artifact pour archiver les résultats des tests obtenus par l’exécution de pytest. Pour plus d’informations, consultez l’action upload-artifact.

YAML
name: Python package

on: [push]

jobs:
  build:

    runs-on: ubuntu-latest
    strategy:
      matrix:
        python-version: ["3.9", "3.10", "3.11", "3.12", "3.13"]

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Setup Python # Set Python version
        uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: ${{ matrix.python-version }}
      # Install pip and pytest
      - name: Install dependencies
        run: |
          python -m pip install --upgrade pip
          pip install pytest
      - name: Test with pytest
        run: pytest tests.py --doctest-modules --junitxml=junit/test-results-${{ matrix.python-version }}.xml
      - name: Upload pytest test results
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: pytest-results-${{ matrix.python-version }}
          path: junit/test-results-${{ matrix.python-version }}.xml
        # Use always() to always run this step to publish test results when there are test failures
        if: ${{ always() }}

Publication sur PyPI

Vous pouvez configurer votre workflow pour publier votre package Python sur PyPI une fois vos tests CI réussis. Cette section montre comment utiliser GitHub Actions pour charger votre package sur PyPI chaque fois que vous publiez une version. Pour plus d’informations, consultez « Gestion des mises en production dans un référentiel ».

L’exemple de flux de travail ci-dessous utilise l’éditeur approuvé pour s’authentifier auprès de PyPI, ce qui élimine la nécessité d’un jeton d’API configuré manuellement.

YAML
# Ce workflow utilise des actions qui ne sont pas certifiées par GitHub.
# Elles sont fournies par un tiers et régies par
# des conditions d’utilisation du service, une politique de confidentialité et un support distincts.
# documentation en ligne.

# GitHub recommande d’épingler les actions à un SHA de commit.
# Pour obtenir une version plus récente, vous devez mettre à jour le SHA.
# Vous pouvez également référencer une balise ou une branche, mais l’action peut changer sans avertissement.

name: Upload Python Package

on:
  release:
    types: [published]

permissions:
  contents: read

jobs:
  release-build:
    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - uses: actions/setup-python@v5
        with:
          python-version: "3.x"

      - name: Build release distributions
        run: |
          # NOTE: put your own distribution build steps here.
          python -m pip install build
          python -m build

      - name: Upload distributions
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: release-dists
          path: dist/

  pypi-publish:
    runs-on: ubuntu-latest

    needs:
      - release-build

    permissions:
      # IMPORTANT: this permission is mandatory for trusted publishing
      id-token: write

    # Dedicated environments with protections for publishing are strongly recommended.
    environment:
      name: pypi
      # OPTIONAL: uncomment and update to include your PyPI project URL in the deployment status:
      # url: https://pypi.org/p/YOURPROJECT

    steps:
      - name: Retrieve release distributions
        uses: actions/download-artifact@v3
        with:
          name: release-dists
          path: dist/

      - name: Publish release distributions to PyPI
        uses: pypa/gh-action-pypi-publish@6f7e8d9c0b1a2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d