팬츠의 주요 기능
전통적인 시스템 대신 팬츠를 고려할 만한 빌드 시스템으로 만들어주는 몇 가지 흥미로운 기능이 있다.- 자동화된 종속성 추론. 팬츠는 많은 메타데이터 없이 가져오기 문을 분석해 무엇을 다운로드할지를 알아낼 수 있다.
- 세분화된 무효화. 팬츠는 가능한 한 가장 작은 단위에서 작동하므로 실패 시 무효화되는 신규 작업이 최소화된다.
- 지능적인 결과 캐싱. 팬츠는 입력을 기반으로 결과를 캐싱하므로 이전과 같은 작업을 실행할 때 같은 작업을 반복할 필요가 없다.
- 동시 실행. 팬츠는 러스트로 작성되고 멀티코어 머신을 최대한 활용하도록 설계되므로 빌드에서 병렬성을 확보할 수 있다.
- 원격 작업자. 팬츠는 원격 빌드 머신에 설정이 가능하다. 캐싱 및 동시성과 결합된 팬츠를 통해 팀은 서로의 빌드 결과를 재사용하고 높은 실행 성능을 얻을 수 있다.
- 다언어. 통합 인터페이스를 통해 여러 언어와 플랫폼이 지원된다.
- 플러그인 API. 진보된 플러그인 시스템은 플러그인에서 이러한 모든 기능을 똑같이 사용할 수 있게 해준다.
팬츠의 종속성 관리
메이븐(Maven), 바젤(Bazel)과 같은 전통적인 빌드 툴의 경우 외부 파일에 목록화된 일련의 종속성을 유지 관리해야 한다. 이와 달리 팬츠는 소스 파일을 분석해 종속성을 추론한다. 상상할 수 있겠지만, 다양한 플랫폼(예를 들어 파이썬과 자바)에 걸쳐 이를 실현한다는 것은 만만치 않은 일이다. 경우에 따라 자바를 위한 외부 종속성을 찾을 위치에 대해 여전히 시스템에 힌트를 제공해야 할 수 있다. 팬츠 팀은 알파 지원 추가에 대해 다음과 같이 설명했다.서드 파티 종속성은 JAR 파일에 있는 경우가 많은데, 팬츠는 필요성이 확실하지 않으면 이 파일을 다운로드하지 않는다. 아티팩트 그룹의 이름이 단서를 제공하는 경우도 있지만(com.google.truth 그룹의 아티팩트에는 아마 com.google.truth 클래스 파일이 포함될 것) 그 외에는 더 많은 데이터가 필요하다. 종속성을 정의할 때 메이븐 아티팩트에 의해 제공되는 JVM 패키지 목록을 제공할 수 있으며, 다른 아티팩트의 경우 버전이 지정되지 않은 메이븐 위치에 대한 내부 패키지 데이터베이스를 활용한다.
결국 종속성 추적에도 어느 정도의 수작업이 필요하지만 일반적인 경우보다는 적고, 시스템이 특정 종속성을 원격 위치로 확인하는 방법을 이해한 다음에는 팬츠가 이 정보를 리포지토리 내의 모든 프로젝트에서 사용한다. 메이븐에서 하는 것처럼 이 정보를 반복할 필요가 없다.
파이썬의 경우도 리포지토리에 사용되는 종속성 환경을 매핑하기 위한 중앙 파일을 생성하지만 팬츠는 실제로 사용되는 종속성이 무엇인지를 알 수 있다(다른 툴에 사용되는 융단식 접근 방식과는 대비되는 부분). 팬츠 문서에 따르면, 팬츠는 프로젝트의 모든 파일에서 정확히 어떤 종속성이 필요한지를 파악하고 작업에 필요한 이 종속성 하위 집합만 효율적으로 사용한다. 팬츠에서는 <리스트 1>과 같은 파일에 요구사항 매핑을 정의한다.
리스트 1. 팬츠 python_requirements 파일
python_requirement(
name="Django",
requirements=["Django==3.2.1"],
)
종속성 관리 엔진을 세밀하게 조정하는 옵션이 다양한데, 더 자세한 내용은 여기서 볼 수 있다.
팬츠의 목표
팬츠는 다른 명령줄 툴과 마찬가지로 실행 시 목표(goal) 개념을 주 명령으로 사용한다. 예를 들어 ./pants help를 실행해서 간단한 도움말 목표를 실행할 수 있다.목표는 하위 목표를 가질 수 있고(./pants help goals) 다양한 옵션으로 구성이 가능하며 함께 연결할 수도 있다. 예를 들어 ./pants fmt lint ::는 포맷 목표를 실행하고 이후 린트 목표를 실행하며 ::로 구성된다. 이는 모든 파일을 재귀적으로 처리한다는 의미다(팬츠의 파일 및 디렉터리 구문에 대한 더 자세한 내용은 여기서 볼 수 있다). 또한 팬츠는 “루프” 모드 실행 기능도 지원한다. 이 모드에서 엔진이 변경을 살피고 차례로 명령을 다시 실행한다. 예를 들면 다음과 같다. --loop 플래그를 볼 수 있다.
./pants --loop check test project/app_test.py
팬츠 BUILD 파일
팬츠 빌드의 메타데이터는 BUILD 파일 내에 정의된다. BUILD 파일이 정의하는 주 요소 중 하나는 목표 유형에 적용될 명명된 정보 덩어리인 타겟이다. 각 타겟은 디렉터리에 위치하며 경로 + 이름은 다른 타겟을 구성하거나 명령줄에서 목표를 매개변수화할 때 이 타겟을 처리하기 위한 고유한 ID를 제공한다.팬츠 백엔드
팬츠에서 목표를 이끄는 다양한 기능을 백엔드라고 한다. 전역 구성 파일인 pants.toml에서 프로젝트의 백엔드를 활성화한다. 예시에서 몇 가지 파이썬 관련 기능을 활성화하는 방법을 볼 수 있다. 백엔드 기능이 계층적 네임스페이스임을 알 수 있는데, 사용 가능한 전체 백엔드 목록은 여기서 볼 수 있다.리스트 2. 팬츠 백엔드 활성화
backend_packages = [
"pants.backend.shell",
"pants.backend.python",
"pants.backend.python.lint.black",
]
팬츠 소스 루트
구성해야 할 또 다른 중요한 측면은 프로젝트의 소스 루트다. 마찬가지로 전역 pants.toml 파일을 사용한다. <리스트 3>은 파이썬과 자바 루트를 식별하는 간단한 예다.리스트 3. 파이썬 소스 루트
root_patterns = [
'/src/python',
'/test/python',
‘/src/java’
]
팬츠의 프로젝트 인트로스펙션
팬츠는 프로젝트에 대한 정보를 얻기 위한 매우 강력한 인트로스펙션 기능을 지원한다. 예를 들어 list 목표를 실행해서 프로젝트의 모든 타겟을 찾을 수 있다. dependencies 목표를 사용하여 타겟에 사용되는 모든 종속성을 식별하거나, filedeps로 타겟이 사용하는 파일을 찾을 수 있다. 물론 count-loc 목표는 코드의 총 라인 수를 계산하고 복잡성을 추정할 때 항상 유용하다. 이와 같은 목표는 file 및 dir 인수를 전달함으로써 실행 대상 파일과 디렉터리의 세밀한 조정도 지원한다.팬츠와 지속적 통합
팬츠 문서에는 CI(지속적 통합)에서 이 시스템을 가장 잘 사용하는 방법에 관한 다양한 정보가 포함돼 있다. 팬츠 시스템의 기본적인 여러 장점(병렬성, 속도, 캐싱)을 CI에 활용할 수 있으므로 관심을 가져볼 만하다.팬츠와 원격 작업
팬츠에서의 원격 작업에는 두 가지 측면이 있다.- 원격 캐싱. 팬츠는 로컬 프로세스 실행의 결과를 원격 캐시에 저장하며 이 원격 캐시의 결과를 사용하기도 한다.
- 원격 실행. 팬츠는 프로세스 실행 부하를 원격 서버로 넘긴다(또한 이 원격 서버의 캐시된 결과를 사용함).
원격 캐싱과 원격 실행을 위해 BuildBarn과 같은 REAPI 호환 API를 노출하는 원격 서버를 설정한다. 개발 기기의 로컬 팬츠 클라이언트는 원격 서버와 상호작용해서 이러한 기능을 활용한다. 팀 규모가 큰 경우 개발 생산성 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있다.
팬츠 언어 지원
팬츠의 궁극적인 목표는 모든 프로그래밍 언어에 대한 원스톱 빌드 환경을 제공하는 것이다. 이렇게 되면 이 툴에 어느 것을 집어넣든 툴이 알아서 이해하는 궁극의 모노리포(monorepo) 빌드 시스템이 될 수 있다. 현재 팬츠가 지원하는 언어는 다음과 같다.- 파이썬 – 버전 2.0부터
- 프로토버프 및 gRPC – 버전 2.2부터
- 셸 – 버전 2.5부터
- 고 – 버전 2.8부터
- 자바 – 버전 2.9부터 알파 지원 시작
- 스칼라 – 버전 2.9부터 알파 지원 시작
- 자바스크립트 – 로드맵
팬츠는 야심 찬 프로젝트다. 언어를 계속 추가한다면 특히 여러 언어가 사용되는 대규모 프로젝트에서 프로젝트를 빌드하기 위한 획기적으로 새롭고 더 간편한 수단을 제공할 수 있다.
editor@itworld.co.kr
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“유료 VPN, 분명한 가치 있다” VPN 선택 가이드
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