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python gradle plugin

Código Fuente de IA

2.8.1

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Complemento de gradle de Python

Ahora, puedes ejecutar scripts de Python con Java y Gradle Builds solamente.

Este complemento de Gradle descarga e instala automáticamente una herramienta de Conda específica para ejecutar scripts de Python u otros ejecutables ( pip , conda etc.) desde virtual env.

La configuración del proyecto de Python puede ser completamente automatizada por las tareas de Gradle ahora.

Requisitos

Java 11 o superior
Gradle 6.2 o proyecto superior

Objetivo

Ejecutar scripts o proyectos de Python ejecutando una tarea única que descargará e instalará el entorno virtual de Python.

La configuración adicional de Python (instalación de paquetes de pip/conda, etc.) se puede hacer definiendo tareas de graduación en el archivo build.gradle.kts .

Uso

Pasos para ejecutar el guión de Python desde Gradle

Aplique un complemento a un proyecto como se describe en el portal de Gradle.
Configure un complemento especificando la versión de Python deseada en el script de compilación:
```
pythonPlugin {
    pythonVersion = " 3.8.2 "
}
```
Defina una tarea para ejecutar el script de Python deseado, por ejemplo, para ejecutar el script quicksort.py en el directorio main , agregue la siguiente configuración de la tarea para crear script:
```
tasks {
    register< VenvTask >( " runQuickSort " ) {
            workingDir = projectDir.resolve( " main " )
            args = listOf ( " quicksort.py " )
    }
}
```

Ejecute el guión de Python desde Gradle:

 # Linux
./gradlew runQuickSort
# Windows
gradlew.bat runQuickSort

Espere hasta que se instale Conda y se configure el entorno.
Disfrutar :)

Propiedades del complemento de Python

El comportamiento predeterminado del complemento se puede ajustar especificando las siguientes propiedades:

pythonVersion -> Versión del entorno de Python, predeterminado 3.13.0 , los disponibles se pueden verificar en https://anaconda.org/conda-forge/python/
condaVersion -> Versión de Miniconda o Anaconda, predeterminado py312_24.9.2-0 , los disponibles se pueden verificar en https://repo.anaconda.com/miniconda/ o https://repo.anaconda.com/archive/ (Anaconda)
condaInstaller -> Nombre del instalador de Conda Entorno, el valor predeterminado es Miniconda3 , para el cambio de anaconda a Anaconda3
condaRepoUrl -> URL de repositorio que debe usarse para descargar binarios, predeterminados https://repo.anaconda.com/miniconda , para Anaconda https://repo.anaconda.com/archive/
condaRepoUsername -> Nombre de usuario para la autenticación básica si es necesario, ausente de forma predeterminada
condaRepoPassword -> La contraseña para la autenticación básica, utilizada si se especifica condaRepoUsername , no se debe pasar directamente en el archivo de script, se puede suministrar mediante propiedades de Gradle, ausente de forma predeterminada
condaRepoHeaders -> encabezados opcionales adicionales utilizados para la conexión, mapa vacío de forma predeterminada
useHomeDir -> Cuando true el directorio de instalación predeterminado será el de la propiedad del sistema user.home , false de forma predeterminada
installDir -> Propiedad para personalizar el directorio de instalación de Conda, es igual a <rootProjectDir>/.gradle/python por defecto o en el inicio del usuario si useHomeDir = true
systemArch -> Arquitectura del sistema operativo, el valor predeterminado se obtiene de la propiedad del sistema os.arch
ideaDir -> Target .idea Directorio para detectar el proyecto IntelliJ, es igual a <rootProjectDir>/.idea de forma predeterminada

Configuración de extensión de muestra dentro del archivo build.gradle.kts :

pythonPlugin {
    pythonVersion = " 3.7.0 "
    condaVersion = " 2022.05 "
    condaInstaller = " Anaconda3 "
    condaRepoUrl = " https://nexus.com/repositories/conda "
    condaRepoUsername = " user "
    condaRepoPassword = extra[ " conda.repo.pass " ].toString()
    condaRepoHeaders = mapOf (
        " CUSTOM_HEADER_1 " to " headerValue1 " ,
        " CUSTOM_HEADER_2 " to " headerValue2 "
    )
    installDir = file(layout.buildDirectory.dir( " python " ))
    systemArch = " arm64 "
}

Propiedades de tareas de `VenvTask`

Todas las tareas que deben ejecutarse en Virtual ENV también pueden personalizarse mediante los siguientes campos:

venvExec -> Nombre del ejecutable de Virtual Env que se ejecutará, python de forma predeterminada
inputFile -> Archivo de entrada opcional, ninguno de forma predeterminada
outputFile -> Archivo de salida opcional, ninguno de forma predeterminada
args -> Lista de argumentos para un ejecutable venvExec , vacío de forma predeterminada
workingDir -> Directorio de trabajo, directorio de proyectos de forma predeterminada
environment -> Mapa con variables de entorno para aplicar durante la ejecución, vacía de forma predeterminada

Ejemplo de configuración VenvTask dentro del archivo build.gradle.kts :

register< VenvTask >( " runPythonScript " ) {
    venvExec = " python "
    inputFile = file( " inputFile.txt " )
    outputFile = file( " outputFile.txt " )
    args = listOf ( " --some-flag " , " arg1 " )
    workingDir = projectDir.resolve( " main " )
    environment = mapOf ( " ENV_VAR_TO_PRINT " to " sampleEnvVar " )
}

Se pueden encontrar ejemplos adicionales junto con las configuraciones de pipTasks de muestra en el módulo `examples` en este proyecto.

Configuración de IntelliJ

Importación automática de Python SDK instalado:

Instale el complemento SDK-Import IntelliJ.
Ejecutar la tarea envSetup de gradle.
Elija entre "Herramientas" -> "Reimport SDK" para importar Python SDK instalado con complemento.

Forma manual:

Tener autocompletos y módulos adecuadamente reconocidos en IntelliJ Idea Point to Conda Environment como se describe en: https://www.jetbrains.com/help/idea/configuring-python-sdk.html
Para tener los módulos de origen importados adecuadamente en las pruebas, haga clic derecho en el directorio de fuentes (por ejemplo main ) -> Mark Directory as -> as Sources root .

CondA Instalar directorios

Linux - <installDir>/.gradle/python/Linux/<condaInstaller>-<condaVersion>
Windows - <installDir>/.gradle/python/Windows/<condaInstaller>-<condaVersion>
MACOSX - <installDir>/.gradle/python/MacOSX/<condaInstaller>-<condaVersion>

Donde <installDir> es el catálogo raíz donde la conda se instalará especificada por la propiedad installDir , <condaInstaller> es CondA Installer, por ejemplo, Miniconda3 y <condaVersion> es la versión de Conda Installer, por ejemplo, py38_4.8.3 .

Si está familiarizado con Conda, también puede ejecutar comandos de Conda como conda deactivate o conda install directamente con los binarios de los catálogos anteriores.

Notas

Es posible que se requiera PYTHONPATH no sea el sistema antes de ejecutar cualquier tarea (https://stackoverflow.com/a/31841132)
También puede ejecutar algunos scripts de Python en línea simples dentro de los archivos de construcción como este:
La característica de INTELIJ 'Inyect Language' puede ser útil en tal escenario :)

Problemas conocidos

/usr/bin/env: 'python': No such file or directory al ejecutar la tarea envSetup -> Está relacionado con el límite de char shebang, que es 128 .
Al instalar la condena si la ruta de prefijo es más larga que el límite, el shebang predeterminado ( #!/usr/bin/env python ) se está utilizando en el archivo de script de conda instalado ( condabin/conda ). Dado que no se puede acceder a ningún binario de Python en este camino, se está lanzando la excepción.
La solución más fácil es almacenar el proyecto raíz en la ruta más corta posible o usar installDir para especificar una ruta más corta por subproyecto problemático particular.

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