CI/CDDevOps【免费下载链接】woodpeckerWoodpecker is a simple, yet powerful CI/CD engine with great extensibility.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/woodpecker点击查看免费下载本文是基于 Woodpecker v3.18 使用指南编写的实战入门教程。你将完整经历一条流水线的诞生过程在 ForgeGitHub、GitLab 等上激活仓库、编写.woodpecker/my-first-workflow.yaml工作流、用woodpecker-cli exec在本地预演、推送后触发首次构建并学会通过插件复用 Slack 通知、S3 上传等高频任务。读完后你将掌握 Woodpecker 工作流的基本语法when条件、steps、clone等以及 UI 与 CLI 的完整使用链路。在 Woodpecker 仓库列表页面点击 New repository即可看到来自 Forge 的可用仓库清单。1. 激活仓库让 Woodpecker 接管你的代码事件激活仓库是使用 Woodpecker 的第一步。导航到仓库列表页面并点击New repository你会看到来自你的 ForgeGitHub、Gitlab 等的仓库列表只需一次点击即可完成激活。激活的前提是你对该仓库拥有Admin管理员权限。这是因为 Woodpecker 需要在该仓库上注册一个webhook——它是 Woodpecker 感知代码事件的神经末梢负责把 push、pull request、tag 等动作推送给 Woodpecker 服务器从而触发流水线。从实现上看webhook 事件最终会被 Woodpecker 服务端接收并经过过滤、调度最终由 Agent 领取执行整个链路对应仓库中 server/rpc 服务端实现 与 agent 侧执行逻辑。激活完成后任何推送到仓库的变更都会触发流水线检视。2. 定义第一个工作流仓库激活后Woodpecker 会监听仓库内的变更。每当检测到变更它就会检查是否存在流水线配置。现在在你的仓库中创建文件.woodpecker/my-first-workflow.yamlwhen: - event: push branch: main steps: - name: build image: debian commands: - echo This is the build step - echo some-data some-file.txt - name: a-test-step image: alpine commands: - echo Testing ... - cat some-file.txt这段配置做了什么我们定义了第一个工作流文件my-first-workflow.yaml。通过when段添加了事件过滤器因此只有在main分支发生 push 事件时该工作流才会执行 when: - event: push branch: main ...我们定义了两个步骤build和a-test-step。步骤按照定义的顺序依次执行因此build先运行然后才是a-test-step。在build步骤中我们使用debian镜像创建了一个some-file.txt文件在a-test-step步骤中我们使用alpine镜像输出该文件的内容。你可以使用任何你有权访问的镜像仓库如 Docker Hub中的镜像steps: - name: build - image: debian image: my-company/image-with-aws_cli commands: - aws help关于when过滤的底层逻辑when并非简单的文本匹配而是一套运行时约束runtime constraints系统。在源码 pipeline/frontend/yaml/constraint/constraint.go 中每个Constraint支持ref、repo、instance、platform、branch、cron、status、matrix、path、evaluate、event等过滤维度多个条件条目之间是或关系只要至少一条约束整体为真步骤就会执行单条约束内部的多个子条件之间是与关系所有子条件都必须匹配参见Constraint.Match的实现event与branch的组合branch过滤对 tag 事件不生效源码中if m.Curr.Event ! metadata.EventTag才应用 branch 匹配因此上方示例中event: push与branch: main组合是main 分支上的推送这一精确语义path变更过滤仅对 push 和 pull_request 事件生效且 pull_request 会包含该 PR 的全部变更文件而非最后一次提交的文件。关于steps与clone的数据结构从源码 pipeline/frontend/yaml/types/workflow.go 可以看到一个Workflow由when、workspace、clone、steps、services、labels、depends_on、concurrency、skip_clone等字段构成而每个 step 的完整能力image、pull、commands、entrypoint、environment、failure、depends_on、volumes、privileged等定义在 pipeline/frontend/yaml/types/container.go 的Container结构体中。后续深入学习 workflow 语法文档 时这些字段都会有对应章节。3. 本地运行工作流如果你安装了woodpecker-cli且本地具备受支持的 backend如 Docker可以在推送之前先在本地跑一遍工作流woodpecker-cli exec .woodpecker/my-first-workflow.yaml这在编辑文件时非常有用可以快速检查工作流语法、命令输出以及 metadata 条件是否满足预期。更多示例包括 secrets 与下载的 metadata参见本地流水线执行指南。补充两个常用姿势# 运行整个工作流目录下的所有 .yaml / .yml 文件 woodpecker-cli exec .woodpecker/ # 显式指定 backend使本地运行与特定 Agent 后端行为一致 woodpecker-cli exec --backend-engine docker .woodpecker/my-first-workflow.yaml woodpecker-cli exec --backend-engine local .woodpecker/my-first-workflow.yaml本地执行时还可以用--pipeline-event、--commit-branch、--env、--secrets等参数覆盖 metadata 与环境变量模拟分支、PR、tag 等不同触发场景详见本地流水线执行指南。CLI 的完整exec参数列表见 CLI 参考文档。4. 推送文件并触发第一条流水线现在把该文件推送到仓库Woodpecker 就会执行你的第一条流水线。你可以在 Woodpecker UI 中进入仓库的Pipelines板块查看执行情况。流水线页面展示了 clone 步骤与各 step 的执行顺序与状态。你可能已经注意到在你的步骤之前还有一个名为clone的步骤。它会把仓库克隆到一个名为workspace的目录中该目录在所有步骤之间共享。这样第一个步骤可以用源码构建应用第二个步骤拿到同一个 workspace 后可以直接使用先前构建出的二进制文件进行测试。这一点在源码层面也有印证工作流默认的 workspace base 为/woodpecker路径会追加仓库 URL形如/woodpecker/src/github.com/octocat/hello-world且所有步骤挂载同一卷因此文件变更在步骤间是增量持久化的参见 workflow 语法文档 中的workspace与clone章节。如果你不需要克隆例如任务无需源码可以通过skip_clone: true关闭默认 clone 步骤。5. 用插件复用高频任务有些任务几乎每个项目都会遇到比如部署到 Kubernetes、发送 Slack 消息。这时可以直接使用官方与社区插件也可以创建自己的插件。例如要把文件发布到 S3 bucket可以在流水线中追加一个 S3 插件步骤steps: # ... - name: upload image: woodpeckerci/plugin-s3 settings: bucket: my-bucket-name access_key: a50d28f4dd477bc184fbd10b376de753 secret_key: from_secret: aws_secret_key source: public/**/* target: /target/location插件的配置通过settings段完成。当需要向插件提供 secrets 时使用from_secret关键字引用——该 secret 必须在 Woodpecker UI 中预先定义详见 secrets 文档。与文件顶部的when段作用于整个工作流类似每个 step 也可以有自己的when段用来决定该步骤在什么条件下执行。关于插件机制的更多细节见插件总览。从源码角度看插件本质上是只使用image与settings、不定义commands/entrypoint/environment的容器——pipeline/frontend/yaml/types/container.go 中IsPlugin()正是依据这一特征判断的。这解释了为什么插件可以脱离具体命令而只接收参数化配置。6. 下一步深入工作流语法至此你已经掌握了创建流水线的基础。接下来可以深入学习工作流语法完整参考涵盖image、pull、commands、failure、depends_on、volumes、services、matrix、labels、skip_clone以及全局/步骤级when过滤器的全部细节插件机制详解了解如何选择、配置与编写插件本地流水线执行掌握用 CLI 在推送前验证工作流的高效工作方式。如果你想从源码角度进一步理解本文涉及的机制可以阅读 pipeline/frontend/yaml/constraint/constraint.gowhen约束匹配、pipeline/frontend/yaml/types/workflow.go工作流结构以及 pipeline/frontend/yaml/types/container.go步骤/容器结构。赞分享CI/CDDevOps【免费下载链接】woodpeckerWoodpecker is a simple, yet powerful CI/CD engine with great extensibility.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/woodpecker点击查看免费下载相关推荐Woodpecker 入门实战从激活仓库到跑通第一条 CI/CD 流水线Woodpecker 入门实战从激活仓库到跑通第一条 CI/CD 流水线 本文是 Woodpecker CI/CD 引擎的零基础入门指南以“创建你的第一条流CI/CDDevOpsWoodpecker 入门实战创建并运行你的第一条 CI/CD 流水线v2.8 版Woodpecker 入门实战创建并运行你的第一条 CI/CD 流水线v2.8 版 本篇指南面向首次接触 Woodpecker 的开发者带你从零走完激CI/CDDevOpsWoodpecker 入门实战从零创建你的第一条 CI/CD 流水线Woodpecker 入门实战从零创建你的第一条 CI/CD 流水线 本篇技术指南以 Woodpecker CI/CD 引擎的官方入门文档为主体完整讲解从仓CI/CDDevOps上一篇django CMS 开发与贡献政策全解析从安全上报、代码审查到发布与提交规范下一篇突破多目标优化瓶颈Optuna超体积计算技术深度解析创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考