jenkins 如何判断构建操作执行成功了还是失败了?

每一个项目配置都会有构建,构建可以是windows命令行,shell脚本等等...
jenkins是如何判断本次构建是失败还是成功了呢(源码这个地方肯定是做了一些类似于if esle或者
返回值的判断的),这部分判断的源码是怎样的呢?逻辑是怎么实现的?

3个回答

可以通过返回0或1的结果。成功的话,返回0;不成功返回1.
比如bat脚本,通过if判断某个条件,最后,成功:exit 0
不成功:exit 1

audiming
audiming 回复小_夏: 详细的贴出来。
2 年多之前 回复
he18620175545
小_夏 写了,但是没有启到做用哦
2 年多之前 回复

任何命令都有返回值嘛,比如脚本,返回0表示成功,1表示失败,用返回值就可以知道啊

hippodnsla
hippodnsla 回复hippodnsla: 没写完.....Jenkins CLI(命令需要等待退出,时间太长)、REST API(貌似没有有用的)
3 年多之前 回复
hippodnsla
hippodnsla 我也在找这样的东东,考虑了几个方案,发现没找到好的,同问啊Jenkins CLI()、REST API、钩子(每个JOB都要设,很麻烦容易错)、钩子插件(没找到有用的)
3 年多之前 回复
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描述: 我运行pipeline,有几次会退出,退出信息如下: npm config set registry https://registry.npm.taobao.org npm config set 'sass-binary-site=http://npm.taobao.org/mirrors/node-sass' process apparently never started in /home/jenkins/workspace/demo_nodejs@tmp/durable-a15f6a06 ERROR: script returned exit code -2 Finished: FAILURE 我的pipeline写法如下 ``` def registry = SECRET def library = 'demo' def name = 'nodejs_demo' podTemplate(){ node('nodejs') { // my podtemplate is defined in global config, and can run well. echo 'ready go' def path = pwd() def branch_ = '' def author = '' def version = '' def image branch_ = 'master' echo 'branch_ = ' + branch_ // clone git stage("clone code") { git credentialsId: SECRET, branch: branch_, url: SECRET sh 'git log --no-merges --pretty=format:"%an" -1 > author.txt' sh 'git log --no-merges --pretty=format:"%h" --abbrev=8 -1 > version.txt' sh 'url=`cat .git/config|grep git`&&url=${url##*/}&&echo ${url%.*} > name.txt' author = readFile("author.txt") version = readFile("version.txt") image = "${registry}/${library}/${name}" echo "${image}" echo 'clone code complete' } # enter container. container('nodejs') { stage("nodejs install") { // my Step sh 'npm config set registry https://registry.npm.taobao.org' sh 'npm config set sass-binary-site=http://npm.taobao.org/mirrors/node-sass' sh 'npm install' // not execute it. } stage("nodejs build") { sh 'npm run build' } stage('copy dockerfile') { input "Exit" } } } } ``` 我的现象如下: "npm install" or "npm build" 是我的jenkinsfile配置 当脚本运行到"npm config" ,下一步应该是"npm install",但是没有执行,之后流水线退出了。我运行相同的jenkinsfile,有时候成功、有时候失败,而且失败的位置也不同,有时候是"npm install"或者"npm build"等等.

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#jenkins #詹金斯 #pipeline 脚本中执行linux命令报错:line 2: syntax error near unexpected token `('。

pipeline 脚本中执行linux命令报错: 1. linux命令:sh "python3 /home/pipline/DisasteRecoveryV1.1/main.py ${pool} ${province}" 2. 报错:line 2: syntax error near unexpected token `('。 命令只有1行,且没有"(",还是报了这个错误,为什么啊? 如果将脚本改成:sh 'python3 /home/pipline/DisasteRecoveryV1.1/main.py "${pool}" "${province}"',就不会报错,但是参数又传不进来,两个参数传进来都是空字符。 pipeline script如下: ``` stage('选择切换省份和资源池') { steps{ script{ def province = '' province = input message: '请选择省份', parameters: [choice(choices: '安徽\n北京\n福建, name: 'provinces')] def pool = '' pool = input message: '请选择资源', parameters: [choice(choices: '河北\n河南, description: '-', name: 'pool')] echo "选择省份:${province},选择资源:${pool}。" sh "python3 /home/pipline/DisasteRecoveryV1.1/main.py ${pool} ${province}" } } } ```

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150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

JavaWEB商城项目(包括数据库)

功能描述:包括用户的登录注册,以及个人资料的修改.商品的分类展示,详情,加入购物车,生成订单,到银行支付等!另外还有收货地址的和我的收藏等常用操作.环境(JDK 1.7 ,mysql 5.5,Ecli

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

一学即懂的计算机视觉(第一季)

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多,但总有“听不透”,“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉,通过生动、细腻的讲解配合实战演练,让学生真正学懂、用会。 【超实用课程内容】 课程内容分为三篇,包括视觉系统构成,图像处理基础,特征提取与描述,运动跟踪,位姿估计,三维重构等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26281 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26281,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

软件测试2小时入门

本课程内容系统、全面、简洁、通俗易懂,通过2个多小时的介绍,让大家对软件测试有个系统的理解和认识,具备基本的软件测试理论基础。 主要内容分为5个部分: 1 软件测试概述,了解测试是什么、测试的对象、原则、流程、方法、模型;&nbsp; 2.常用的黑盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 3 常用白盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 4.自动化测试优缺点、使用范围及示例‘;&nbsp; 5.测试经验谈。

初级玩转Linux+Ubuntu(嵌入式开发基础课程)

课程主要面向嵌入式Linux初学者、工程师、学生 主要从一下几方面进行讲解: 1.linux学习路线、基本命令、高级命令 2.shell、vi及vim入门讲解 3.软件安装下载、NFS、Samba、FTP等服务器配置及使用

2019 Python开发者日-培训

本次活动将秉承“只讲技术,拒绝空谈”的理念,邀请十余位身处一线的Python技术专家,重点围绕Web开发、自动化运维、数据分析、人工智能等技术模块,分享真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见。此外,针对不同层次的开发者,大会还安排了深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战的机会。

快速入门Android开发 视频 教程 android studio

这是一门快速入门Android开发课程,顾名思义是让大家能快速入门Android开发。 学完能让你学会如下知识点: Android的发展历程 搭建Java开发环境 搭建Android开发环境 Android Studio基础使用方法 Android Studio创建项目 项目运行到模拟器 项目运行到真实手机 Android中常用控件 排查开发中的错误 Android中请求网络 常用Android开发命令 快速入门Gradle构建系统 项目实战:看美图 常用Android Studio使用技巧 项目签名打包 如何上架市场

机器学习初学者必会的案例精讲

通过六个实际的编码项目,带领同学入门人工智能。这些项目涉及机器学习(回归,分类,聚类),深度学习(神经网络),底层数学算法,Weka数据挖掘,利用Git开源项目实战等。

4小时玩转微信小程序——基础入门与微信支付实战

这是一个门针对零基础学员学习微信小程序开发的视频教学课程。课程采用腾讯官方文档作为教程的唯一技术资料来源。杜绝网络上质量良莠不齐的资料给学员学习带来的障碍。 视频课程按照开发工具的下载、安装、使用、程序结构、视图层、逻辑层、微信小程序等几个部分组织课程,详细讲解整个小程序的开发过程

YOLOv3目标检测实战系列课程

《YOLOv3目标检测实战系列课程》旨在帮助大家掌握YOLOv3目标检测的训练、原理、源码与网络模型改进方法。 本课程的YOLOv3使用原作darknet(c语言编写),在Ubuntu系统上做项目演示。 本系列课程包括三门课: (1)《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 包括:安装darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 (2)《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》讲解YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3的原理、程序流程并解析各层的源码。 (3)《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》讲解YOLOv3的改进方法,包括改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) ;改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) ; 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) ;改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)并介绍 AlexeyAB/darknet项目。

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