Apache Airflow - JamesIves 的 GitHub Pages 部署行动指南
项目介绍
Apache Airflow 的 JamesIves.github-pages-deploy-action 是一个基于 GitHub Actions 的开源工具,旨在自动化将你的项目部署到 GitHub Pages 上的过程。这个fork是原 JamesIves/github-pages-deploy-action 的一个版本,专为 Apache Airflow 项目定制或兼容其特定需求。它允许开发者无需手动操作即可将生产准备好的代码推送到任意指定分支上,极大地简化了网站或者静态资源的发布流程。
项目快速启动
要快速启动,首先确保你有一个GitHub仓库,并且希望在其中部署GitHub Pages。以下是基本步骤和示例配置。
步骤一:添加Action到你的项目
- 克隆或添加远程仓库 到本地。
- 在你的项目根目录下创建
.github/workflows目录(如果尚不存在)。 - 创建一个 YAML 文件,如
deploy.yml,并添加以下内容来配置该Action:
name: Deploy to GitHub Pages
on:
push:
branches:
- main # 或者你想部署的那个分支
jobs:
build-and-deploy:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout 🛎️
uses: actions/checkout@v2
- name: Setup Node.js 📦
uses: actions/setup-node@v2
with:
node-version: '14' # 根据需要选择Node版本
- name: Install Dependencies 🏗️
run: npm ci
- name: Build Project 💻
run: npm run build # 假设你的构建命令是这样的
- name: Deploy 🚀
uses: apache/airflow-JamesIves-github-pages-deploy-action@master
with:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
BRANCH: gh-pages # 或者你用于存放静态页面的分支
FOLDER: dist # 构建产物的文件夹名
步骤二:配置环境变量
在你的GitHub仓库中,需要设置一个秘密(Secret),命名为 GITHUB_TOKEN,这个Token将给予Action权限去推送至目标分支。
应用案例和最佳实践
此Action适用于多种场景,包括但不限于个人博客、项目文档站点、静态展示页等。最佳实践包括:
- 安全性: 使用仓库生成的访问令牌而非个人访问令牌。
- 持续集成: 结合其他CI/CD流程,确保每次合并都经过测试后再部署。
- 动态内容: 对于需要动态内容的场景,可以结合Jekyll等静态站点生成器预先处理数据。
典型生态项目
Apache Airflow本身作为一个强大的工作流管理平台,虽不直接关联特定的生态项目与本Action直接结合,但通过该部署Action,可以轻松地为Airflow的UI、自定义插件文档或相关项目的静态展示提供自动化部署方案。此外,它可以与前端框架如React、Vue的项目相结合,实现这些现代Web应用的自动部署至GitHub Pages,进一步丰富了Airflow周边技术栈的应用场景。
以上就是使用 apache/airflow-JamesIves-github-pages-deploy-action 进行快速部署的基本教程。请注意,由于仓库已被归档,实际使用时可能需要参考最新版本的 JamesIves/github-pages-deploy-action 或寻找活跃的替代方案。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
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