Continuous integration Github操作CI：使PyCall意识到Julia ENV变量

我想设置一个Github action ci.yml文件，该文件安装Python和Julia，然后使用PyCall构建和测试一个包。在本例中，PyCall应该使用以前安装的Python版本，而不是它附带的默认特定于julia的Python版本miniconda

到目前为止，我的精简ci.yml如下所示：

名称：CI
关于：
-推
-拉动请求
测试：
名称：Julia${{matrix.version}-${{matrix.os}-${{matrix.arch}-${github.event_name}
运行于：${{matrix.os}
战略：
快速失败：错误
矩阵：
版本：
- '1.5'
-“每晚”
python:[3.7]
#python路径：[运行程序工具缓存/python/*]
操作系统：
-macOS最新版本
拱门：
-x64
步骤：
-用途：行动/checkout@v2
-名称：设置Python${{matrix.Python}
用途：操作/设置-python@v2
与：
python版本：${matrix.python}
-名称：显示Python版本
运行：python-c“导入系统；打印（系统版本）”
-名称：每次更改
ENV[“PYTHON”]
后，都需要运行
Pkg.build（“PyCall”）
来安装依赖项。这是Julia实际读取Python配置的唯一时刻，否则它就不在乎了

如果您想测试Python配置矩阵，我仍然建议您为每个配置都安装一个miniconda Python（尽管它不需要由Julia安装-它可以是Julia外部的miniconda）。使用非Conda Python运行
Pkg.build（“PyCall”）
时，各种“问题”往往会出现，您可能最终会对这些安装中的每一个都进行良好的调试。
好的，现在就运行它。将这个PYTHON ENV设置为精确的PYTHON二进制，至少在macOS和ubuntux64上是有效的

macOS/linux解决方案：

- uses: julia-actions/julia-buildpkg@v1
        env:
          PYTHON : "${{ env.pythonLocation }}/bin/python"

- uses: julia-actions/julia-buildpkg@v1
        env:
          PYTHON : "${{ env.pythonLocation }}/python.exe"

Windows解决方案：

- uses: julia-actions/julia-buildpkg@v1
        env:
          PYTHON : "${{ env.pythonLocation }}/bin/python"

- uses: julia-actions/julia-buildpkg@v1
        env:
          PYTHON : "${{ env.pythonLocation }}/python.exe"

所有人的解决方案：

- uses: julia-actions/julia-buildpkg@v1
        env:
          PYTHON : python

下面是在macOS和Ubuntu x64上传递的完整的工作ci.yml：

名称：CI
关于：
-推
-拉动请求
工作：
测试：
名称：Julia${{matrix.version}-${{matrix.os}-${{matrix.arch}-${github.event_name}
运行于：${{matrix.os}
战略：
快速失败：错误
矩阵：
版本：
- '1.5'
-“每晚”
python:[3.7]
操作系统：
-ubuntu最新版本
-macOS最新版本
拱门：
-x64
步骤：
-用途：行动/checkout@v2
-名称：使用miniconda设置PyCall目前附带Python 3.8。我还需要使用Python 3.7进行测试。因此，使用默认的miniconda实际上不是一个选项。我可以尝试使用Conda.jl（实际上我是在本地使用的），但是要使用PyCall，我仍然需要使用PyCall附带的根Python（miniconda）。当我以
ENV[“PYTHON”]
的方式进行重建时，在上面尝试过，我当前收到一个权限错误。这也可能是由于我对Github组织的权限有限造成的，我需要澄清一下。但是我可以使用Pyenv/Pipenv在本地进行PyCall，因此这里对miniconda没有严格的要求。在这里，您可以下载您想要的任何较旧的miniconda版本：您不需要通过Julia安装miniconda，但是PyCall与一些（任何）Conda一起使用效果最好，而不是普通的Python安装。希望现在一切都清楚了：）我相信你，但这并不是我真正问题的答案。特别是对于这个CI环境。不管清楚与否，现在都没有多大帮助。我只是试着用康达培养箱/装置-miniconda@v2行动，但现在它也不起作用。在考虑答复时，请提供工作解决方案的实际步骤。THXY如果您愿意，您可以在这里遵循此设置ci问题：即使将conda default设置为3.7，python版本仍然保持为2.7。