Bitbuckets パイプラインを使用しています。レポの内容全体 (非常に小さい) を S3 にプッシュしたい。圧縮して S3 にプッシュしてから解凍する必要はありません。Bitbucket リポジトリの既存のファイル/フォルダー構造を取得して、それを S3 にプッシュしたいだけです。
これを実現するには、yaml ファイルと .py ファイルはどのようにすればよいでしょうか?
現在の yaml ファイルは次のとおりです。
image: python:3.5.1
pipelines:
branches:
master:
- step:
script:
# - apt-get update # required to install zip
# - apt-get install -y zip # required if you want to zip repository objects
- pip install boto3==1.3.0 # required for s3_upload.py
# the first argument is the name of the existing S3 bucket to upload the artefact to
# the second argument is the artefact to be uploaded
# the third argument is the the bucket key
# html files
- python s3_upload.py my-bucket-name html/index_template.html html/index_template.html # run the deployment script
# Example command line parameters. Replace with your values
#- python s3_upload.py bb-s3-upload SampleApp_Linux.zip SampleApp_Linux # run the deployment script
そして、ここに私の現在のpythonがあります：
from __future__ import print_function
import os
import sys
import argparse
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
def upload_to_s3(bucket, artefact, bucket_key):
"""
Uploads an artefact to Amazon S3
"""
try:
client = boto3.client('s3')
except ClientError as err:
print("Failed to create boto3 client.\n" + str(err))
return False
try:
client.put_object(
Body=open(artefact, 'rb'),
Bucket=bucket,
Key=bucket_key
)
except ClientError as err:
print("Failed to upload artefact to S3.\n" + str(err))
return False
except IOError as err:
print("Failed to access artefact in this directory.\n" + str(err))
return False
return True
def main():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("bucket", help="Name of the existing S3 bucket")
parser.add_argument("artefact", help="Name of the artefact to be uploaded to S3")
parser.add_argument("bucket_key", help="Name of the S3 Bucket key")
args = parser.parse_args()
if not upload_to_s3(args.bucket, args.artefact, args.bucket_key):
sys.exit(1)
if __name__ == "__main__":
main()
これには、リポジトリ内のすべてのファイルを yaml ファイルに別のコマンドとしてリストする必要があります。すべてを取得してS3にアップロードしたいだけです。