WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

GitHub Webhook не запускает конвейер Jenkins

Я хочу запустить конвейер, когда запрос на слияние объединен ... т. Е. Действие: закрыто, объединено: истина

Webhook получил 200 ответов для Дженкинса

pipeline.groovy:

pipelineJob(job_name) {
    parameters {
        stringParam('APP_URL', app_url, 'URL of the Application')
        stringParam('APP_MERGE_STATUS', app_merge_status, 'Merge Status to Trigger Job')
        booleanParam('MERGED', true, 'Flag to Trigger the job')
        stringParam('APP_ARTIFACT_BUCKET', artifact_bucket, 'Bucket url to upload artifacts')
        stringParam('payload')
    }
    triggers {
        genericTrigger {
            genericVariables {
                genericVariable {
                    key("APP_MERGE_STATUS")
                    value("\$.action")
                    expressionType("JSONPath")
                }
                genericVariable {
                    key("MERGED")
                    value("\$pull_request.merged")
                    expressionType("JSONPath")
                }  
            }
            printPostContent(true)
            regexpFilterText("\$action")
            regexpFilterExpression("")
        }
    }

Общие переменные, о которых я упоминал, также используются для запуска задания без github .. [с использованием параметров]

Я не уверен, как написать общие переменные триггера и регулярное выражение для триггера. Сценарий: PR закрывается и объединяется


Ответы:


1

Если ваш Jenkins доступен в Интернете, вы можете подписаться на веб-перехватчик в самом Github.

введите описание изображения здесь

или используйте декларативный конвейер Дженкинса, чтобы использовать

10.02.2021
  • Да В webhooks- ›Позвольте мне выбрать отдельные события-› Запрос на извлечение, URL-адрес полезной нагрузки: https: jenkins.com/github-webhook/ Итак, он получает ответ 200, и я использую Scripted Pipeline 10.02.2021

  • 2

    Получил решение .. Я пропустил добавление generic-webhook-trigger в url-адрес полезной нагрузки

    11.02.2021
    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]