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Como executar GitHub Actions localmente usando a ferramenta act

No post anterior, apresentei a ferramenta ACT para vocês. Agora, vamos fazer a instalação e mostrar alguns exemplos práticos, para que vocês possam ver a ferramenta em ação na prática. Instalação: A ferramenta actCLI funciona com Docker. Antes de começar com actCLI, primeiro instale o Docker em seu computador ou laptop. Para instalar a actCLI, você precisa executar o seguinte comando: # Windowschoco install act-cli# MacOSbrew install act# Linuxcurl https://raw.githubusercontent.com/nektos/act/master/install.sh | sudo bash No meu caso, estou utilizando o Linux Ubuntu 22.04 e o resultado obtido foi o seguinte: Depois que a instalação da CLI for bem-sucedida em seu laptop ou computador, a próxima etapa é executá-la em seu projeto. Existem vários tamanhos de imagem Docker: Na primeira execução, será retornado o seguinte setup: git:(main) ✗ act? Please choose the default image you want to use with act: – Large size image: ca. 17GB download + 53.1GB storage, you will need

Teste seus Workflows do GitHub Actions Localmente com ACT

O GitHub Actions é uma plataforma poderosa que permite automatizar uma ampla variedade de tarefas no seu fluxo de trabalho de desenvolvimento. Uma das ferramentas que complementa essa funcionalidade é o ACT , que facilita enormemente o teste de seus workflows de CI/CD localmente. Neste post, vamos explorar as principais características e benefícios do ACT, para que você possa aproveitá-lo em seus projetos e acelerar seu processo de desenvolvimento. O que é o ACT?O ACT é uma ferramenta de linha de comando (CLI) desenvolvida pela equipe do GitHub Actions. Ela permite testar seus workflows de GitHub Actions localmente, antes mesmo de fazer o push para o repositório remoto. Isso significa que você pode validar e depurar seus workflows sem precisar esperar pelo processo de integração contínua no GitHub. Principais Recursos do ACT: Benefícios do Uso do ACT: O ACT é uma ferramenta essencial para quem trabalha com

Introdução ao Pip: Seu Guia para o Gerenciamento de Pacotes Python

Explicar o que é o pip e sua importância para o ecossistema Python. Mencionar que este post irá cobrir os conceitos básicos do pip e como utilizá-lo de forma eficiente. O que é o Pip? Instalando o Pip No meu caso, estou utilizando o Ubuntu 22.04, porém é importante seguir a documentação específica do seu sistema operacional para fazer a instalação correta do pip. A instalação do pip pode variar ligeiramente entre diferentes distribuições Linux, macOS ou Windows. Por exemplo, no Ubuntu 22.04, você pode instalar o pip executando o seguinte comando no terminal: sudo apt-get updatesudo apt-get install -y python3-pippip3 –version Usando o Pip Comandos básicos do pip: pip install <pacote> EX: pip install flask pip uninstall <pacote> Ex: pip uninstall flask Ex: pip install –upgrade flask Ex: pip list Por último, o comando pip freeze é bastante interessante. Ele gera uma saída no formato do requirements.txt,

Como criar um ambiente virtual Python no Ubuntu 22.04 – passo a passo

Ao trabalhar com projetos Python, é comum ter a necessidade de gerenciar diferentes versões de bibliotecas e dependências. Um ambiente virtual Python é uma excelente solução para esse problema, permitindo que você crie e isole ambientes de desenvolvimento independentes. Neste tutorial, vamos aprender passo a passo como criar um ambiente virtual Python no Ubuntu 22.04. Pré-requisitos Antes de começarmos, certifique-se de ter o Python 3 instalado em seu sistema Ubuntu 22.04. Você pode verificar a versão do Python executando o seguinte comando no terminal: #python3 — version Se o Python 3 não estiver instalado, você pode instalá-lo com o seguinte comando: sudo apt-get updatesudo apt-get install python3 Criando um ambiente virtual Python sudo apt-get install python3-virtualenv python3 -m venv deltaops Neste exemplo, estamos criando um ambiente virtual chamado “deltaops”. Você pode escolher qualquer nome que desejar. source deltaops/bin/activate Você verá (deltaops) no

Docker: Seu primeiro Dockerfile

Vamos criar o nosso primeiro Dockerfile. Vamos supor que temos uma aplicação Python simples com um arquivo app.py que contém o seguinte código: from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route(‘/’)def hello(): return ‘Hello, World!’if __name__ == ‘__main__’: app.run(host=’0.0.0.0′, port=8080) Aqui está o passo a passo para criar o Dockerfile: # Use a imagem base do PythonFROM python:3.9-slim# Defina o diretório de trabalhoWORKDIR /app# Copie os arquivos da aplicação para o diretório de trabalhoCOPY . .# Instale as dependências da aplicaçãoRUN pip install –no-cache-dir -r requirements.txt# Defina o comando de execução da aplicaçãoCMD [“python”, “app.py”] Vamos explicar o que cada linha faz: Agora, crie o arquivo requirements.txt no mesmo diretório da sua aplicação e adicione as seguintes linhas: Flask==2.0.2 Isso especifica que a aplicação depende da biblioteca Flask, na versão 2.0.2. docker build -t minha-aplicacao-python . Este comando constrói a imagem do Docker usando o Dockerfile

Como executar GitHub Actions localmente usando a ferramenta act

No post anterior, apresentei a ferramenta ACT para vocês. Agora, vamos fazer a instalação e mostrar alguns exemplos práticos, para que vocês possam ver a ferramenta em ação na prática. Instalação: A ferramenta actCLI funciona com Docker. Antes de começar com actCLI, primeiro instale o Docker em seu computador ou laptop. Para instalar a actCLI, você precisa executar o seguinte comando: # Windowschoco install act-cli# MacOSbrew install act# Linuxcurl https://raw.githubusercontent.com/nektos/act/master/install.sh | sudo bash No meu caso, estou utilizando o Linux Ubuntu 22.04 e o resultado obtido foi o seguinte: Depois que a instalação da CLI for bem-sucedida em seu laptop ou computador, a próxima etapa é executá-la em seu projeto. Existem vários tamanhos de imagem Docker: Na primeira execução, será retornado o seguinte setup: git:(main) ✗ act? Please choose the default image you want to use with act: – Large size image: ca. 17GB download + 53.1GB storage, you will need

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Teste seus Workflows do GitHub Actions Localmente com ACT

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Como criar um ambiente virtual Python no Ubuntu 22.04 – passo a passo

Ao trabalhar com projetos Python, é comum ter a necessidade de gerenciar diferentes versões de bibliotecas e dependências. Um ambiente virtual Python é uma excelente solução para esse problema, permitindo que você crie e isole ambientes de desenvolvimento independentes. Neste tutorial, vamos aprender passo a passo como criar um ambiente virtual Python no Ubuntu 22.04. Pré-requisitos Antes de começarmos, certifique-se de ter o Python 3 instalado em seu sistema Ubuntu 22.04. Você pode verificar a versão do Python executando o seguinte comando no terminal: #python3 — version Se o Python 3 não estiver instalado, você pode instalá-lo com o seguinte comando: sudo apt-get updatesudo apt-get install python3 Criando um ambiente virtual Python sudo apt-get install python3-virtualenv python3 -m venv deltaops Neste exemplo, estamos criando um ambiente virtual chamado “deltaops”. Você pode escolher qualquer nome que desejar. source deltaops/bin/activate Você verá (deltaops) no

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Vamos criar o nosso primeiro Dockerfile. Vamos supor que temos uma aplicação Python simples com um arquivo app.py que contém o seguinte código: from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route(‘/’)def hello(): return ‘Hello, World!’if __name__ == ‘__main__’: app.run(host=’0.0.0.0′, port=8080) Aqui está o passo a passo para criar o Dockerfile: # Use a imagem base do PythonFROM python:3.9-slim# Defina o diretório de trabalhoWORKDIR /app# Copie os arquivos da aplicação para o diretório de trabalhoCOPY . .# Instale as dependências da aplicaçãoRUN pip install –no-cache-dir -r requirements.txt# Defina o comando de execução da aplicaçãoCMD [“python”, “app.py”] Vamos explicar o que cada linha faz: Agora, crie o arquivo requirements.txt no mesmo diretório da sua aplicação e adicione as seguintes linhas: Flask==2.0.2 Isso especifica que a aplicação depende da biblioteca Flask, na versão 2.0.2. docker build -t minha-aplicacao-python . Este comando constrói a imagem do Docker usando o Dockerfile

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