
本文旨在解决 GitHub 自托管 Runner 在配置 Python 环境时遇到的 "Version not found in local cache" 错误。通过分析问题原因,提供详细的解决方案,帮助开发者在非 Ubuntu/Windows 系统上成功配置 Python 环境,确保 CI/CD 流程顺利运行。本文重点在于理解 actions/setup-python 的限制,并提供替代方案。
当在 GitHub 自托管 Runner 上使用 actions/setup-python action 时,可能会遇到如下错误:
Run actions/setup-python@v3 Version 3.9 was not found in the local cache Error: Version 3.9 with arch x64 not found The list of all available versions can be found here: `https://raw.githubusercontent.com/actions/python-versions/main/versions-manifest.json`
该错误通常发生在自托管 Runner 的操作系统不是 GitHub Actions 官方支持的 Ubuntu 或 Windows 版本时。actions/setup-python action 依赖于预先构建好的 Python 发行版,这些发行版仅针对特定的操作系统环境提供。
如果你的自托管 Runner 使用的是非 Ubuntu/Windows 的 Linux 发行版(例如 AlmaLinux、Fedora 等),直接使用 actions/setup-python action 可能会失败。以下是几种替代方案:
立即学习“Python免费学习笔记(深入)”;
最推荐的解决方案是将你的构建过程封装到 Docker 容器中。Docker 容器提供了一个隔离且一致的环境,可以确保 Python 环境的正确配置,而无需依赖于主机操作系统的 Python 发行版。
步骤:
创建 Dockerfile: 在你的项目根目录下创建一个 Dockerfile,指定所需的 Python 版本和依赖。
FROM python:3.9 WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "your_script.py"]
修改 GitHub Actions workflow 文件: 修改 .github/workflows/your_workflow.yml 文件,使用 Docker 容器执行构建任务。
name: Python application
on:
push:
branches: [ "main" ]
pull_request:
branches: [ "main" ]
permissions:
contents: read
jobs:
build:
runs-on: self-hosted
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Build and run Docker container
run: |
docker build -t my-app .
docker run my-app添加 .dockerignore 文件 (可选): 为了减小镜像大小并加速构建过程,可以创建一个 .dockerignore 文件,排除不必要的文件和目录。
.git __pycache__ *.pyc
如果不想使用 Docker,也可以在自托管 Runner 上手动安装所需的 Python 版本,并在 workflow 文件中直接使用。
步骤:
安装 Python: 在自托管 Runner 上安装所需的 Python 版本。具体安装方法取决于你使用的 Linux 发行版。例如,在 AlmaLinux 上可以使用 dnf 命令:
sudo dnf install python39
修改 GitHub Actions workflow 文件: 修改 .github/workflows/your_workflow.yml 文件,直接使用已安装的 Python 版本。
name: Python application
on:
push:
branches: [ "main" ]
pull_request:
branches: [ "main" ]
permissions:
contents: read
jobs:
build:
runs-on: self-hosted
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Python 3.9
run: |
python3.9 -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
- name: Lint with flake8
run: |
flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
flake8 . --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=127 --statistics
- name: Test with pytest
run: |
pytest *.py如果你的项目依赖于 Conda 环境,可以在自托管 Runner 上安装 Conda,并在 workflow 文件中使用 Conda 管理 Python 环境。
步骤:
安装 Conda: 在自托管 Runner 上安装 Miniconda 或 Anaconda。
修改 GitHub Actions workflow 文件: 修改 .github/workflows/your_workflow.yml 文件,使用 Conda 创建和激活环境。
name: Python application
on:
push:
branches: [ "main" ]
pull_request:
branches: [ "main" ]
permissions:
contents: read
jobs:
build:
runs-on: self-hosted
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Conda
run: |
# Add conda to PATH
export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH"
conda env create -f environment.yml
conda activate flow_corrections
- name: Lint with flake8
run: |
flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
flake8 . --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=127 --statistics
- name: Test with pytest
run: |
pytest *.py当在 GitHub 自托管 Runner 上遇到 actions/setup-python action 无法找到指定 Python 版本的问题时,通常是因为 Runner 的操作系统不受支持。通过使用 Docker 容器、手动安装 Python 或使用 Conda 等替代方案,可以成功配置 Python 环境,确保 CI/CD 流程顺利运行。选择哪种方案取决于项目的具体需求和 Runner 的配置。 使用 Docker 容器是推荐的做法,因为它提供了隔离性和一致性。
以上就是解决 GitHub 自托管 Runner 中 Python 版本设置问题的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号