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 中快速集成 Python + Flask 项目，并利用 Jenkins 进行构建，之后推送至 CODING 制品库 。
准备工作
环境
代码
这里我准备了一个完整的 python-flask-demo 项目，方便大家可以浏览参考，或者直接 git clone 下来，然后推送至自己的 CODING 项目内（还没有 CODING 项目？立即创建/导入项目）。
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：
- 本地环境；
- 已经有了属于自己的 CODING 账号；
- 有了一个基于
Python+Flask的 CODING 项目 - 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！
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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：
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点击 新建构建计划配置：
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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
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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。
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点击右上角的 立即构建 按钮：
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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：
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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：
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构建成功：
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构建详情：
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- 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。
