Společně si zkusíme verzovat zdrojový kód a spolupracovat na něm. Následně ho ručně otestujeme a zařídíme, aby se testy spouštěly při každé změně. A pokud testy uspějí, zveřejníme automaticky novou verzi a nasadíme ji na náš server. V neposlední řadě si ukážeme, že Docker je elegantní způsob distribuce některých typů programů.

• Čas: 1h 30m
• Přístupové údaje: Pro zrychlení některé předem vygenerované (odkaz je na tabuli). Zkoušíte si to doma? Klidně si založte vlastní účty.
• Klíčová slova: git, pytest, CI/CD, Github Actions, Virtual Machine in Cloud, SSH, Docker

• Usazení (po dvojících)
• Představení plánu a finálního stavu repositáře, ukázka historie
• Otevření informační stránky
• Přehled zkušeností účastníků

Výchozí stav: logika, webserver

• Nainstalování GitHub Desktop (připraveno předem)
• Založení GitHub účtu (připraveno předem)
• Přihlášení do GitHub Desktop
• Představení ukázkového projektu (hlavně souboru logic.py) a jeho repositáře (i.e. tohoto) na webu
• GitHub Desktop (klonování repositáře)
• Každý pár účastníků si vytvoří vlastní větev na základě větve initial a přejde na svou individuální větev

• otevření VS Code a složky v něm

• každý pár účastníků vytvoří soubor test_number1_number2.py (nějaké čísla si vymyslete, jiná než ostatní)

• v GitHub Desktop: add changes, commit, push

• Pytest

  • instalace Pytest
    • python -m pip install pytest
    • přidat řádek pytest do requirements.txt
      • requirements.txt lze nainstalovat pomocí python -m pip install -r requirements.txt
  • každý pár účastníků napíše nějaké testy používající assert
  • testy lze spustit pomocí: python -m pytest .
  • v GitHub Desktop: add changes, commit, push

• vysvětlení Pull Requestů, založení jednoho

• organizátor PR ověří a mergne do větve demo

Diff

• přejít na větev demo, git pull, vytvořit si novou větev
• společně trochu vylepšíme logic.py
  • Chcete nápady? Zkuste EduLint. Na tak malém kódu toho moc není, ale jako ukázka dobrý. :)
  • Můžete si na začátek souboru přidat řádek # edulint: enhancement a zapnou se ještě další kontroly.
• Změny můžeme dělat v klidu, protože když něco rozbijeme, testy nám to řeknou a historie nám umožňuje to vrátit!

Diff

• Založení workflow souboru .github/workflows/test-publish-deploy.yaml
• Spuštění pytest ve workflow souboru
• Push do Gitu
• Zkontrolovat výsledek v Github Actions

Diff

• Virtual Machine v cloudu (na Cloudovém providerovi nezáleží)
• připojení na vzdálený server - SSH a základ Bashe
  • ssh root@SOME_IP nebo ssh [email protected]
  • při zadávání hesla to bude vypadat, jako by se nepsalo, ale jen je skryté
• každý si vytvoří vlastní složku a přejde do ní
  • mkdir SOME_NAME
  • cd SOME_NAME
• git clone repositář
  • git clone https://github.com/PoznejFIWorkshop/code-to-deployed-app.git
  • cd code-to-deployed-app
  • git checkout YOUR_BRANCH_NAME
• ukázka git sychronizace
  • lokálně (i.e. na PC ve škole)
    • drobná změna v kódu (klidně třeba jen přidání prázdného řádku)
    • v GitHub Desktop: add changes, commit, push
  • na vzdáleném serveru (i.e. skrz SSH): git pull

Základná myšlenka Dockeru: Zabalím svůj kód/program a vše co potřebuje tak, aby to šlo snadno spustit kdekoliv.

Příklad: Představme si, že můj kód potřebuje Python 3.10, několik balíčků nainstalovaných pomocí pipu a běží pouze na Linuxu. Všechny tři věci tedy zabalíme do tzv. image, který pak lze virtualizovaně spustit kdekoliv.

• Nainstalovat Docker a Docker-compose (připraveno předem)
  • _I na systémech kde je Docker nainstalovaný často docker-compose není by default nainstalovaný. Na Linuxu ho lze doinstalovat např. pomocí apt install -y docker-compose.

Pro programy s CLI nebo webovým rozhraním už to možná udělal někdo za nás. Pojďme si to na pár ukázat:

• příklad: Librespeed - Vlastní test rychlosti sítě

docker run -d --name=librespeed -p 8081:80 -v ${PWD}/librespeed/config:/config --restart unless-stopped lscr.io/linuxserver/librespeed:latest

• příklad: Python libovolné verze izolovaný od hlavního systému

docker run -it python:3.10
docker run -it python:3.10 bash
docker run -it --volume ${PWD}:/app --workdir /app python:3.10 bash

• dalších pár oblíbených aplikací: https://github.com/awesome-selfhosted/awesome-selfhosted

• Napíšeme soubor Dockerfile a .dockerignore
• Následně:

docker build --tag poznejfi1 .
docker run -it poznejfi1 pytest .
docker run -it -p 80:80 poznejfi1
docker run --detach -p 80:80 poznejfi1

Diff

Konfigurační parametry si můžeme uložit do souboru a verzovat je! Docker-compose navíc usnadňuje propojení více Docker kontejnerů dohromady (např. aplikace + databáze).

Konfiguraci si uložíme do souboru: docker-compose.yaml. Pak stačí udělat:

docker-compose up --build --detach
docker-compose down

Diff

Pojďme taky zveřejnit naše dílo! Budeme upravovat soubor .github/workflows/test-publish-deploy.yaml

• Registrace na Docker Hub (nebo podobné, např. Github Registry) (připraveno předem)

• Vytvoření API tokenu pro Docker Hub (připraveno předem)

• Nastavení Github Secrets (Docker API token, SSH přihlašovací údaje)

• CD: Deploy using git

Diff

• CD: Build image, push to registry
• CD: Deploy skript (docker-compose pull, docker-compose up)

Diff

Nyní víte dostatek na to, abyste byli nebezpeční pro sebe i okolí! Vše co jsme si ale dnes ukázali se můžete doučit samostudiem, teď když víte, co je možné. Nezapomeňte při samostudiu na dostatečně silná hesla, šifrování, firewally, zálohování a to, že Docker kontejnery jsou pouze dočasné, pouze věci namountované skrz volumes jsou věčné!

---
version: "2.1"
services:
  nextcloud:
    image: lscr.io/linuxserver/nextcloud:latest
    container_name: nextcloud
    environment:
      - PUID=1000
      - PGID=1000
      - TZ=Etc/UTC
    volumes:
      - ./nextcloud/appdata:/config
      - ./nextcloud/data:/data
    ports:
      - 443:443
    restart: unless-stopped

apt update
apt install -y docker-compose
docker pull python:3.10
docker pull python:3.10-slim-buster
docker pull lscr.io/linuxserver/librespeed:latest

cd ~
git clone https://github.com/PoznejFIWorkshop/code-to-deployed-app.git example_project