Github Actions
这两天一直在学习Github Actions，很是兴奋，才发现这么好的东西，相见恨晚。
它是什么呢，简单讲，就是让你的Github项目具备持续集成的能力，类似于传统工具jenkins，Gitlab的CI/CD功能等，但Github Actions更加强大。
我尝试简单实践了一下，将前几天写的python包加了一下这个功能，用起来很简单，只要在代码里，创建一个.github/workflows的文件夹，里边加.yml文件就可以了，代码量很少，更多的是需要理解。
name: Python package
on:
push:
tags:
- "v*.*.*"
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v2
- name: Build and publish to pypi
uses: JRubics/poetry-publish@v1.13
with:
pypi_token: ${{ secrets.PYPI_TOKEN }}
- name: release
uses: softprops/action-gh-release@v1
env:
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
上面是我给pywencai配置的，具体的功能为：在一个tag推送到仓库时，自动执行发布pypi和发布 github release的功能，相当方便。
定时任务
除了执行一些测试或发布的任务，Github Actions 还可以执行定时任务，而且是免费的（虽然有一定配额限制），这不得赶紧白嫖一下。
核心的能力在于触发工作流里的事件，具备schedule这种类型，下面我们具体设置它
schedule具体文档： https://docs.github.com/en/actions/using-workflows/events-that-trigger-workflows#schedule
name: Schedule Worker
on:
schedule:
- cron: '40 3,9 * * *' #每日11点40,17点40，两个时间点执行任务
jobs:
work:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- uses: szenius/set-timezone@v1.0 # 设置执行环境的时区
with:
timezoneLinux: "Asia/Shanghai"
- uses: actions/setup-python@v4 # 使用python装配器
with:
python-version: '3.10' # 指定python版本
cache: 'poetry' # 设置缓存
- run: poetry install --without dev # 安装
- run: poetry run python .\bin.py # 执行
上边是我最终的配置，下面着重解释两个问题：时区 和 缓存策略
时区
schedule时区
Github是国际网站，默认时区肯定不是中国时区，而是UTC时间（协调世界时间），大概是冰岛和英国的时区。
UTC时间在线演示：https://time.is/UTC
最终的结论就是，比北京时间慢8小时，用目标时间减8就可以了。
注意，对于schedule的cron字段，Github官方并没有提供更改时间的配置，只能自己算UTC时间，关于这个问题，也有人反馈，不过一直也没人解决。
关于
schedule时区问题的讨论：https://github.com/community/community/discussions/13454
schedule延迟问题
我尝试跑了一天的schedule，发现执行任务的时间，跟我设置的时间有差别，少则几十分钟，多则几个小时，相当不准时（官方文档也明确写了，就是不准时，无奈）。所以，如果需要精准时间的定时任务无法用它来执行。
虚拟环境的时区
虽然，我们无法更改cron字段的时区，但虚拟环境的时区，是有方法可以改的，因为在程序中，很可能用到时间，我们当然希望是国内时间。set-timezone是一个可以设置环境时区的action，使用它就可以了，具体参考上边的代码示例。
set-timezone: https://github.com/szenius/set-timezone
缓存策略
由于想要执行的是定时任务，所以其实不希望每次执行都重新安装依赖，除非有依赖更新再重新安装。这个问题Github Actions也已经替我们想到了，具体参看官方文档。
使用缓存： https://docs.github.com/en/actions/using-workflows/caching-dependencies-to-speed-up-workflows
总结一下，就是可以通过配置，将指定目录的文件缓存下来，并记录一个key与其对应。如果下次执行，提供的还是这个key，那么就启用这个缓存，如果不是，就不适用缓存，重新安装依赖。
目前的大部分语言的包管理器（至少node.js和python），都具备lock文件。所以，就可以根据lock文件的哈希值，创建缓存的key，如果哈希值不变，就说明依赖没变，使用缓存，如果变了，就重新安装。
就以上这个过程，其实也不需要我们一步一步做，以python程序为例，官方已经为我们提供了setup-python，并封装好了缓存策略，只要简单的配置就可以使用，具体参看官方文档和我上边的示例。
setup-python: https://github.com/actions/setup-python
其他语言也有，每种语言都有自己的缓存策略配置，参见上文使用缓存文档连接。
结语
Github Actions的玩法很丰富，应该混Github社区必备技能之一，值得深度学习和使用。