本文旨在帮助开发者解决在使用 GitHub 自托管 Runner 时，`actions/setup-python` 无法找到指定 Python 版本的问题。我们将分析可能的原因，并提供详细的解决方案，确保你的 CI/CD 流程顺利运行。核心问题在于自托管 Runner 的操作系统与 `setup-python` action 的兼容性。
问题分析
当你在 GitHub 自托管 Runner 中使用 actions/setup-python action 时，可能会遇到以下错误：
Run actions/setup-python@v3 Version 3.9 was not found in the local cache Error: Version 3.9 with arch x64 not found The list of all available versions can be found here: `https://raw.githubusercontent.com/actions/python-versions/main/versions-manifest.json`
这通常表示 action 无法在 Runner 的环境中找到你指定的 Python 版本。
解决方案
1. 操作系统兼容性
actions/setup-python action 对 Runner 的操作系统有特定的要求。根据官方文档，Python distributions 只在 GitHub Actions hosted environments 可用的操作系统上提供。这意味着，如果你的自托管 Runner 使用了不受支持的 Linux 发行版（例如 AlmaLinux、Fedora 等），setup-python action 可能无法正常工作。
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解决方案：
更换操作系统： 推荐使用 Ubuntu 或 Windows 等 GitHub Actions hosted environments 支持的操作系统。这是最直接有效的解决方案。
-
Docker 容器： 使用 Docker 容器来运行你的 CI/CD 流程。你可以创建一个包含所需 Python 版本的 Docker 镜像，并在 Runner 中运行该镜像。
示例 Dockerfile:
FROM ubuntu:latest # 安装 Python 3.9 RUN apt-get update && apt-get install -y python3.9 python3-pip # 设置 Python 3.9 为默认 Python 版本 RUN update-alternatives --install /usr/bin/python3 python3 /usr/bin/python3.9 1 # 安装其他依赖 RUN pip3 install --upgrade pip RUN pip3 install flake8 pytest # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制项目文件 COPY . /app # 定义运行命令 CMD ["pytest"]
然后，在你的 workflow 文件中，使用 Docker 镜像来运行你的测试：
name: Python application on: push: branches: [ "main" ] pull_request: branches: [ "main" ] permissions: contents: read jobs: build: runs-on: self-hosted steps: - uses: actions/checkout@v3 - name: Build and run Docker container run: | docker build -t my-python-app . docker run my-python-app
2. 检查 Python 版本清单
如果你的操作系统是受支持的，但仍然遇到问题，请检查 https://raw.githubusercontent.com/actions/python-versions/main/versions-manifest.json 上的 Python 版本清单，确认你指定的 Python 版本是否确实存在。
3. 手动安装 Python
如果 setup-python action 仍然无法工作，你可以尝试手动在 Runner 上安装 Python。
示例 (Ubuntu):
sudo apt update sudo apt install python3.9
然后，在你的 workflow 文件中，直接使用 python3.9 命令：
name: Python application
on:
push:
branches: [ "main" ]
pull_request:
branches: [ "main" ]
permissions:
contents: read
jobs:
build:
runs-on: self-hosted
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Python 3.9
run: |
python3.9 -m pip install --upgrade pip
pip3.9 install flake8 pytest
if [ -f requirements.yml ]; then pip3.9 install -r requirements.yml; fi
- name: Lint with flake8
run: |
flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
flake8 . --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=127 --statistics
- name: Test with pytest
run: |
pytest *.py注意事项：
- 确保手动安装的 Python 版本与你的代码和依赖项兼容。
- 如果手动安装了多个 Python 版本，需要正确配置 PATH 环境变量，以便系统能够找到正确的 Python 可执行文件。
4. Conda 环境 (如果使用)
如果你使用 Conda 管理 Python 环境，确保 Conda 已正确安装和配置，并且你的 workflow 文件中正确激活了 Conda 环境。
name: Python application
on:
push:
branches: [ "main" ]
pull_request:
branches: [ "main" ]
permissions:
contents: read
jobs:
build:
runs-on: self-hosted
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Conda
uses: conda-incubator/setup-miniconda@v2
with:
activate-environment: flow_corrections
environment-file: requirements.yml
python-version: 3.10
- name: Install dependencies
shell: bash # Ensure bash shell is used for conda commands
run: |
conda env update --file requirements.yml --name flow_corrections --prune
pip install -r requirements.txt # If you have a requirements.txt file
- name: Lint with flake8
run: |
flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
flake8 . --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=127 --statistics
- name: Test with pytest
run: |
pytest *.py注意事项：
- 确保 requirements.yml 文件中的 Python 版本与 conda-incubator/setup-miniconda action 中指定的 python-version 匹配。
- 使用 conda env update 命令可以确保 Conda 环境与 requirements.yml 文件保持同步。
总结
解决 GitHub 自托管 Runner 无法找到 Python 版本的问题，通常需要考虑操作系统兼容性、Python 版本清单、手动安装 Python 以及 Conda 环境配置等因素。选择合适的解决方案，可以确保你的 CI/CD 流程顺利运行。如果问题仍然存在，请仔细检查错误日志，并参考 GitHub Actions 和 setup-python action 的官方文档。
