WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Что должно содержать тело Invoke-RestMethod для постановки сборки в очередь?

Я должен иметь возможность ставить сборку в очередь с помощью Rest API.

POST https://dev.azure.com/{organization}/{project}/_apis/build/builds?api-version=5.0-preview.5

API сборки

Никак не могу понять, что нужно включить в тело запроса и как его собрать.

Я использую powershell и изменяю скрипт, который я использовал для запроса DevOps, который отлично работает:

function Queue-Build
{
    param (
        [string] $BuildUri,
        [Hashtable] $Headers
    )

    # Can't figure out how to assemble body    
    $build = Invoke-RestMethod -Uri $BuildUri -Headers $Headers -Method Post -Body $body

    return $build
}

function Set-AuthHeaders
{
    [CmdletBinding()]
    param (
        [string] $UserName = "",
        [string] $AccessToken
    )

    $basicAuth = [Convert]::ToBase64String([Text.Encoding]::ASCII.GetBytes(("{0}:{1}" -f $UserName,$AccessToken)))
    return @{ Authorization = "Basic $basicAuth" }
}

# Azure DevOps settings
$AccessToken = 'my_access_token'
$vstsProjectUri = 'https://org.visualstudio.com/project'
$vstsApiVersion = "5.0-preview.5"
$headers = Set-AuthHeaders -AccessToken $AccessToken

# Queue a new build
$buildDefinitionUri = "$vstsProjectUri/_apis/build/builds?api-version=$vstsApiVersion"
$buildQueueResult = Queue-Build -BuildUri $buildDefinitionUri -Headers $headers
$buildQueueResult

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]