Azure 파이프라인: uv 캐시

UV를 사용하여 Docker를 더 빠르게 빌드하는 방법에 대해 이미 작성했습니다. 오늘은 Python 프로젝트용 CI 빌드를 더 빠르게 만드는 방법을 빠르게 보여드리고 싶습니다.

uv는 대부분의 프로젝트에서 즉시 대체할 수 있는 훌륭한 pip 대안입니다. CI 파이프라인(또는 Docker 빌드)에 특히 유용한 pip보다 Python 패키지를 확인하고 설치하는 것이 훨씬 빠릅니다. 더 빠른 파이프라인은 더 빠른 개발 처리 시간을 의미하며 이는 더 높은 생산성을 의미합니다.

파이프라인에 동일한 패키지를 계속 설치하는 경우 파이프라인 실행 전반에 걸쳐 uv가 내부적으로 사용하는 캐시를 재사용할 수도 있습니다.

파이프라인의 캐시 작업

이를 위해서는 uv venv 및 uv pip install을 실행하기 전과 uv를 설치한 후에 azure-pipelines.yml에 다음 코드를 삽입해야 합니다.

- bash: |
    echo "##vso[task.setvariable variable=uv-cache-path;]$(uv cache dir)"

- task: Cache@2
  displayName: Cache uv
  inputs:
    key: uv cache | "$(python.version)"
    path: $(uv-cache-path)

이는 uv 캐시 경로와 함께 새 변수 uv-cache-path를 설정한 다음 연속 파이프라인 실행을 위해 이 경로를 캐시합니다. python.version이라는 변수에 사용하는 Python 버전을 저장한다고 가정합니다. 이를 사용하는 Python 버전으로 직접 바꿀 수도 있습니다. 그렇지 않으면 작업이 버전을 경로로 해석하므로 버전 주위에 따옴표를 유지해야 합니다.

캐시 정리

마지막으로 새로운 기능을 사용하여 캐시를 업로드하기 전에 정리할 수 있습니다. 이렇게 하면 캐시의 파일 크기가 줄어들어 캐시 업로드 및 다운로드 속도가 빨라지고 시간이 절약될 수 있습니다. 파이프라인 작업이 끝나기 전에 uv 캐시 prune --ci를 실행해야 합니다.

- script: uv cache prune --ci

요약

요약하자면 Python 파이프라인을 더 빠르게 만들고 싶다면 첫 번째 단계는 uv를 사용하는 것입니다. 간단히 pip ... 호출을 uv pip ...로 대체하고 파이프라인이 얼마나 빨라지는지 확인할 수 있습니다.

광범위한 빌드 단계가 필요한 패키지를 많이 설치하는 경우 uv 캐시를 재사용하는 것이 좋습니다. 이를 위해 Azure Pipelines에서 제공하는 Cache@2 작업을 사용할 수 있습니다.

위 내용은 Azure 파이프라인: uv 캐시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!