解决SHAP项目PyPI包发布流程问题的技术方案
2025-05-08 14:47:01作者:何举烈Damon
在开源项目SHAP的持续集成流程中,PyPI包发布环节出现了问题。本文将深入分析问题根源,并提出使用Trusted Publishing工作流的技术解决方案。
当前问题分析
SHAP项目原有的PyPI包发布流程依赖于API token进行身份验证,这种传统方式存在几个固有缺陷:
- 安全性风险:API token需要以明文形式存储在仓库的secrets中,存在潜在泄露风险
- 维护成本高:token需要定期轮换,增加了维护负担
- 流程脆弱性:一旦token失效或权限变更,整个发布流程就会中断
Trusted Publishing技术方案
PyPI近期推出的Trusted Publishing机制为这些问题提供了优雅的解决方案。该技术基于OpenID Connect(OIDC)协议,允许GitHub Actions等CI平台直接向PyPI证明其身份,无需使用长期有效的API token。
核心优势
- 零凭证存储:完全消除了对长期API token的依赖
- 自动身份验证:基于OIDC的临时令牌机制,每次发布生成唯一凭证
- 精细权限控制:可精确控制哪些仓库、分支或工作流有权发布包
- 审计追踪:每次发布都有完整的身份验证记录
实施步骤详解
1. 配置PyPI项目设置
在PyPI项目设置中启用Trusted Publishing,需要提供:
- GitHub组织/仓库名称
- 工作流文件名
- 环境名称(可选)
2. 更新GitHub Actions工作流
原有的发布工作流需要做以下修改:
# 原token方式(将被移除)
- uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1
with:
user: __token__
password: ${{ secrets.PYPI_API_TOKEN }}
# 新Trusted Publishing方式
- uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1
with:
publish: true
3. 清理旧凭证
成功迁移后,可以安全地:
- 从PyPI账户中删除旧的API token
- 从GitHub仓库的secrets中移除PYPI_API_TOKEN
技术原理深入
Trusted Publishing背后的OIDC流程包含几个关键步骤:
- 身份声明:GitHub Actions工作流运行时,GitHub的OIDC提供商会生成一个包含工作流元数据的JWT
- 令牌交换:工作流向PyPI出示这个JWT,PyPI验证其真实性后颁发一个短期有效的访问令牌
- 包发布:工作流使用这个临时令牌完成包上传操作
这种机制比传统API token更安全,因为:
- 每个令牌的有效期极短(通常几分钟)
- 令牌范围仅限于当前工作流
- 无需人工维护凭证
迁移注意事项
- 测试阶段:建议先在TestPyPI上验证新流程
- 权限审核:确保只有必要的仓库和工作流有发布权限
- 监控机制:设置发布成功/失败的监控告警
- 回滚方案:保留旧token一段时间作为应急方案
结语
通过采用PyPI的Trusted Publishing机制,SHAP项目不仅解决了当前的发布流程问题,还显著提升了整个发布管道的安全性和可靠性。这种现代化的身份验证方式代表了开源项目CI/CD流程的最佳实践,值得其他类似项目借鉴。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134