在 Azure Devops 中为基于 Python 的 Azure Function 设置发布管道的正确方法答案

【问题标题】：Proper way to set up a release pipeline in Azure Devops for Python based Azure Function在 Azure Devops 中为基于 Python 的 Azure Function 设置发布管道的正确方法
【发布时间】：2019-01-28 08:25:26
【问题描述】：

我在 Azure Devops 中有一个有效的构建管道，它基本上安装 Python3.6，设置虚拟环境 (.env)，然后执行所有单元测试。然后，它使用复制操作作为最后一步，将所有文件（包括虚拟环境）移动到放置文件夹。

我的问题来自创建发布管道。我正在为基本上安装 azure 函数命令工具的发布管道运行 bash 脚本，然后在调用 func azure 发布指令之前激活 python 虚拟环境。

我得到的错误表明设置已加密，我需要调用 func setting add 来添加设置，但是，当在本地运行时，脚本执行时没有任何错误。

是否有人在 Azure Devops 中有一个基于 python 的 Azure 函数的工作发布管道，他们可以与我共享，这样我也许可以看到我做错了什么？

这是执行的相关脚本：

#!/usr/bin/env bash
FUNCTION_APP_NAME="secret"
FUNCTION_APP_FOLDER="evenMoreSecret"


# Install Azure Functions Core Tools
echo "--> Install Azure Functions Core Tools"
wget -q https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/16.04/packages-microsoft-prod.deb
sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install azure-functions-core-tools -y

echo ">>>>>>>> Initialize Python Virtual Environment"
source .env/bin/activate

echo "--> Publish the function app to Azure Functions"
cd $FUNCTION_APP_FOLDER
func azure functionapp publish $FUNCTION_APP_NAME --build-native-deps

该脚本使用 Azure CLI 执行，使用的安全主体绑定到它所针对的 azure 帐户。

【问题讨论】：

为什么不使用本机 azure devops webapp 步骤呢？
因为它是一个 Azure FunctionApp，而不是一个 WebApp，而且我所知道的用 Python 编写的函数没有部署步骤。
有没有区别？它复制文件并运行deployment.cmd，至少我是这么认为的？
没有deployment.cmd。 azure 函数是使用 Azure Function 核心工具创建的，它在 python 中制作了骨架项目，没有任何部署文件。 ,根据文档，它应该工作的方式是使用 azure 函数核心工具进行部署，如上面脚本的最后一行所示

标签： python-3.x bash azure-devops azure-functions continuous-deployment

【解决方案1】：

通常使用 Azure DevOps，您会创建几个生成步骤，这些步骤会产生一些生成工件 - 这些是在 azure-pipelines.yml 文件中定义的。然后，您执行发布步骤以发布您创建的工件 - 这是在 UI 中创建的。这可能涉及部署到测试服务器，然后部署到生产环境，或者您想要配置它。您所描述的是在一个 yaml 文件中执行构建和发布步骤，因为 func 发布本质上是在执行发布，并且似乎都在一个脚本中。

在 az cli 的下一个版本中，有一个名为 az functionapp devops-build 的新命令将使用单独的构建和发布步骤设置 DevOps 管道。但是，与此同时，我们创建了一系列 beta yaml 文件，希望您可以在构建部分中拖放这些文件来执行构建和发布步骤（就像您正在做的那样）。

测试版 yaml 文件在这里： https://github.com/Azure/azure-functions-devops-build/wiki/Yaml-Samples

我必须声明它们没有经过全面测试，也不受支持。

【讨论】：

【解决方案2】：

我会在解决问题后回答自己。致@Oliver Dolk：我们不想作为构建管道的一部分发布。我唯一感兴趣的是设置一个虚拟环境，然后运行单元测试。

RELEASE 阶段是我们要部署从构建步骤复制过来的脚本的地方。然后，这些工件是发布到开发、测试和生产环境的基础。

我在我的脚本中遗漏了一个非常重要的步骤；创建一个 local.settings.json 文件，其中包含 functionapp 的加密设置。

为了解决问题，我只需要调用以下代码：

func azure functionapp fetch-app-settings $FUNCTION_APP_NAME

这会调用 azure functionApp，并将其设置检索到加密的 local.settings.json 中，然后在发布期间使用该文件。

对于构建 YAML 脚本和执行部署的 bash 脚本的完整脚本参考，我将两者都放在了一个匿名的 github 存储库中：

https://github.com/digitaldias/Python-Examples

【讨论】：