GitHub Actions：通过GitHub操作，直接在存储库中自动化、定制和执行您的软件开发工作流
GitHub Actions：轻松实现自动化CI/CD工作流的平台
你有没有那种写完代码、提了PR之后，还要手动跑测试、打包、部署的经历？如果团队人多一点，这种事搞不好就容易出锅——比如某个测试忘了跑，或者某个版本忘了部署。这个时候，GitHub Actions真的太香了，它直接把这些重复又容易出错的操作，全都自动化搞定。
我一开始用它只是为了自动跑测试，后来越用越多，现在都离不开它了。简单来说，GitHub Actions 就是 GitHub 自家提供的一个 CI/CD 自动化平台，你只要在项目里配置好一个叫 .github/workflows/xxx.yml 的文件，就能设置各种“事情发生时做什么”的操作。
比如你可以设置：每次有 pull request 提交，就自动执行单元测试；每次 push 到 main 分支，就自动打包部署到服务器。这些以前可能得搭建 Jenkins、GitLab Runner 之类的东西，现在一行都不用写，直接在 GitHub 上搞定。
而且它不是只能做构建和部署这种 DevOps 流程，它还能响应 GitHub 上各种事件，比如：
- 有人开了一个 issue，自动添加标签
- 有人 fork 了你的项目，发一封欢迎邮件
- 有人对你的代码评论了，自动分配 reviewer
- 每晚定时运行一个脚本去清理无效缓存或同步数据
这些操作背后其实都是一个个“workflow”，你可以把它想象成是一个小机器人，你告诉它“当X发生时，去做Y”，它就会一直默默帮你干活，效率拉满。
在具体执行方面，GitHub Actions 也非常灵活。它提供了三种官方虚拟机环境：Ubuntu、Windows 和 macOS，你可以自由选择在哪个平台上运行测试或者构建程序。比如你写的是跨平台的桌面应用，就可以同时在这三种系统上运行自动化测试，根本不用自己准备环境。
更牛的是，如果你觉得这些虚拟机资源不够用，还可以用自己的机器当“自托管运行器”，直接在自己公司的服务器或者云服务上跑这些任务，这样灵活度就更高了。
写 workflow 的配置文件也不难，一般用 YAML 格式，比如一个最简单的例子：
yaml
name: Run Tests
on: [push]
jobs:
test:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Python
uses: actions/setup-python@v4
with:
python-version: '3.10'
- name: Install dependencies
run: pip install -r requirements.txt
- name: Run tests
run: pytest
这个流程是：每次代码 push 的时候，GitHub 就在一台 Ubuntu 虚拟机上拉取你的代码，装好 Python 和依赖，然后执行 pytest 来跑测试。整个过程自动完成，你都不用点一下鼠标，测试跑完结果直接展示在PR页面上。
而且 GitHub Actions 生态超大，各种“action”插件丰富得不得了，基本你能想到的操作别人都已经做成开源模块了，比如自动发 Slack 通知、打包 Docker 镜像、上传到 AWS、部署到 Vercel，等等等等，直接引用就行。
在我自己的项目里，我经常用它来做：
- 自动化测试和覆盖率检查
- 构建前端项目并部署到 GitHub Pages
- 把后端服务打成 Docker 镜像推送到阿里云仓库
- 定期同步远程 API 数据到数据库
- 每周自动备份仓库到某个云盘
体验下来真的很丝滑，也没什么门槛。GitHub 提供的文档和示例也很清楚，上手基本没难度。
感觉嘛，如果你用的是 GitHub 仓库，GitHub Actions 就是那种“该配的全给你配好了”的自动化工具，不用额外装 Jenkins，也不用搭 CI 服务器，配置也清楚、功能也多。不管你是个人项目还是团队协作，用上 GitHub Actions 后，你会发现开发流程自动化这事，其实没那么麻烦，反而变得特别省心。
