Glances项目配置Github作为Pypi可信发布者的实践指南
2025-05-06 08:05:22作者:俞予舒Fleming
在Python项目的持续集成与交付流程中,PyPI包发布的安全性一直是开发者关注的重点。Glances项目近期完成了将GitHub配置为PyPI可信发布者的实践,这一技术方案有效解决了传统API令牌管理带来的安全风险。本文将从技术原理到实现细节,全面解析这一最佳实践。
可信发布者机制的核心价值
传统的PyPI发布方式依赖API令牌,存在令牌泄露和权限过大的风险。PyPI可信发布者机制通过OIDC(OpenID Connect)实现了细粒度的发布权限控制,其技术优势体现在三个层面:
- 动态凭证体系:每次发布自动生成短期有效的JWT令牌,替代长期有效的API密钥
- 发布环境验证:精确控制发布来源(特定仓库、分支和工作流)
- 最小权限原则:发布权限与仓库权限解耦,避免权限扩散
Glances项目的实施路径
环境准备阶段
实施前需要确保两个基础条件:
- 项目已启用GitHub Actions工作流
- 维护者在PyPI和TestPyPI均具有项目所有权
关键配置步骤
-
PyPI后台配置:
- 进入项目设置的可信发布者(Trusted Publishers)界面
- 添加GitHub作为发布者,填写精确的仓库路径
- 指定允许触发发布的工作流文件路径(如
.github/workflows/publish.yml)
-
工作流文件优化: 传统基于令牌的发布配置需要替换为可信发布者模式。典型配置示例:
permissions: id-token: write # 关键权限声明 steps: - uses: pypa/gh-action-pypi-publish@release/v1 -
双环境验证:
- 分别在PyPI和TestPyPI执行相同配置
- 通过测试环境验证确保发布流程可靠性
实施后的安全增强效果
完成配置后,Glances项目获得了显著的安全提升:
- 消除了长期API令牌的存储风险
- 发布行为限定在特定工作流触发
- 每次发布均有可审计的OIDC令牌记录
- 避免了人工令牌轮换的操作负担
典型问题排查指南
实施过程中可能遇到的挑战及解决方案:
-
权限不足错误: 确保工作流文件中包含
id-token: write权限声明,这是OIDC令牌生成的前提条件。 -
发布来源验证失败: 检查PyPI后台配置的仓库路径、工作流路径是否与实际完全匹配,包括大小写敏感性。
-
测试环境差异: 建议先在TestPyPI完成全流程验证,再应用到生产环境。
技术演进展望
随着PyPI可信发布者机制的成熟,未来可以探索更多进阶应用场景:
- 多环境分级发布策略
- 基于分支的自动化发布控制
- 与版本号管理工具的深度集成
Glances项目的这一实践为Python生态下的安全发布流程提供了可靠参考,值得中大型项目借鉴采用。开发者应关注PyPI官方文档的更新,及时获取最新的安全实践方案。
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
335
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
745
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