用于自动发布语义版本的 GitLab Pipelines

[suchona.kani.z]

机器学习和人工智能（AI）：Python广泛应用于机器学习和人工智能领域，并且对这些技术的需求预计将继续增加。因此可以推测，Python未来将继续在这些领域得到广泛应用。
数据科学：Python广泛应用于数据科学和大数据领域，预计对这些技术的需求将继续增加。这也将推动Python的使用。
物联网 (IoT)：Python 在物联网和嵌入式系统领域发挥着越来越重要的作用，因为它拥有可以更轻松地与设备和传感器交互的库和框架。
得到大公司的支持：Python 得到 Google、Facebook 和 NASA 等大公司的支持，并在他们的许多项目中使用。对于主要的深度学习框架（来自 Facebook 的 PyTorch 和来自 Google 的 TensorFlow）尤其如此。这种支持预计未来将继续下去，进一步推动 Python 的使用。
总而言之，在机器学习、数据科学、Web 开发、物联网和大公司支持不断增长的需求的推动下，Python 的受欢迎程度未来将继续上升。因此，Python有望继续得到广泛应用，并拥有光明的前景。

您可以在我们之前发布的博客文章中找到来自 adesso 世界的更多令人 分时度假业主名单 兴奋的主题。软件版本控制是记录当前开发状态​​的实用手段。然而，软件版本往往只是递增，并没有增加任何附加值。由于版本控制可以映射到规则中，因此该过程应该是自动化的。语义版本控制为软件版本提供了一种结构，可以为所有利益相关者和开发团队提供重要信息。

要阅读这篇博文，您应该具备GitLab CI/CD 和Docker的基本知识。

依赖的地狱
软件版本控制并不是一个革命性的想法。假设软件包A已被进一步开发。软件包A的版本控制是通过增加一个连续的数字来完成的。

软件包A发布新版本，软件包B盲目更新对软件包A的依赖关系，在此过程中，软件包B的软件可能不再按预期工作。新版本的软件包 A 包含从根本上重组 API 的更改。

借助语义版本，在开发软件包B时，可以注意到新版本的软件包A包含重要的变化。

语义版本控制
基于 形成语义版本MAJOR.MINOR.PATCH。各个元素增加如下：

1.当 API 发生根本性变化时，MAJOR 会增加。
2.当添加新功能时，MINOR会增加。
3.如果更改仅修复现有功能中的错误，则增加 PATCH。
这种结构可以告知用户更改的类型和程度。当我们更新某个项目中的软件依赖项时，我们仍然需要负责并验证软件包是否按描述工作。

我们可以在 CI 管道中自动发现软件包的新版本。为了自动化这个过程，我们需要一个基线和一组规则来确定自软件的上一个版本以来发生了什么变化。