JenkinsAPI 0.3.14版本发布:Python操作Jenkins的全面升级
JenkinsAPI是一个用于通过Python与Jenkins进行交互的开源库,它提供了丰富的API接口,允许开发者以编程方式管理Jenkins服务器、构建任务、监控构建状态等。这个库极大地简化了自动化构建和持续集成流程的管理工作,是DevOps工程师和自动化测试人员的得力助手。
主要功能改进
多分支管道SCM数据管理
新版本在job.py中增强了对多分支管道(Multibranch Pipeline)的源代码管理(SCM)数据处理能力。这使得开发者能够更精确地获取和控制多分支项目的源代码配置信息,为复杂的持续集成流程提供了更好的支持。
参数命名规范化
将useCrumbs参数更名为use_crumbs,遵循了Python的命名规范,使API更加一致和易用。这种改进虽然看似微小,但对于代码的可读性和维护性有着积极影响。
构建触发静默期支持
新增了quiet_period参数到job的invoke方法中,允许用户在触发构建时设置静默期。这个功能特别适用于需要等待所有代码提交完成后再开始构建的场景,可以有效减少不必要的构建次数。
重试逻辑优化
通过引入max_retries参数,改进了重试机制。现在开发者可以更精确地控制操作失败时的重试次数,提高了在不可靠网络环境下的操作可靠性。
技术架构改进
类型提示全面引入
0.3.14版本为大部分代码添加了Python类型提示(Type Hints),这显著提升了代码的可读性和IDE的智能提示能力。类型提示的加入使得开发者在使用库时能够更清晰地了解每个方法的参数和返回值类型,减少了潜在的错误。
模块结构调整
将utils模块移动到jenkinsapi.utils下,使项目结构更加清晰合理。这种模块化重构为未来的功能扩展打下了良好基础。
构建系统现代化
项目从传统的setup.py迁移到了pyproject.toml,这是Python打包工具的最新标准。这一变化使得依赖管理和构建过程更加现代化和标准化。
兼容性与稳定性提升
编码处理改进
现在会根据响应中指定的编码来正确解码内容,解决了在某些特殊编码环境下可能出现的问题。同时增加了对Unicode字符在update_config()方法中的支持,使国际化场景下的使用更加顺畅。
服务不可用处理优化
修复了当Jenkins服务不可用时可能导致崩溃的问题,增强了库的健壮性。现在当Jenkins服务出现问题时,库能够更优雅地处理异常情况。
Python版本支持扩展
新增了对Python 3.12和3.13版本的支持,确保用户可以在最新的Python环境中使用这个库。同时保持了向后兼容性,不影响现有项目的运行。
开发者体验优化
日志增强
在Queue.block_until_building方法中添加了调试日志,使开发者能够更清晰地了解构建队列的状态变化过程,便于调试复杂的构建流程。
文档完善
更新了Build对象的文档说明,使其更加清晰准确。同时改进了整个项目的README文档结构,将安装和使用示例放在更显眼的位置,方便新用户快速上手。
代码质量工具链升级
引入了pre-commit.ci配置,统一了代码风格检查。将linting工具从传统工具迁移到了ruff,这是一个用Rust编写的高性能Python代码检查工具,显著提升了代码检查速度。
总结
JenkinsAPI 0.3.14版本带来了全面的改进,从功能增强到架构优化,从兼容性提升到开发者体验改善,几乎涵盖了库的各个方面。这些变化不仅使库更加稳定可靠,也为未来的发展奠定了坚实基础。对于需要与Jenkins进行深度集成的Python开发者来说,这个版本无疑是一个值得升级的选择。
kernelopenEuler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。C033
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00