gitlab ci ERROR: Uploading artifacts to coordinator... too large archive

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本文介绍了解决GitLabCI中因编译文件过大导致413错误的方法。通过登录管理员账户并调整最大附件大小设置，可以有效解决此问题。

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gitlab ci 提交编译文件太大，导致413错误

Uploading artifacts...
out-bin/: found 101 matching files                 
ERROR: Uploading artifacts to coordinator... too large archive  id=283 responseStatus=413 Request Entity Too Large status=413 Request Entity Too Large token=bLrMDtsT
FATAL: Too large                                   
ERROR: Job failed: exit status 1

 

解决方法: 

使用管理员帐户登陆gitlab

点击右上角 "Admin Area"

点击右上角 "Settings"

修改 "Maximum artifacts size (MB)" 值，然后保存即可

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chou6693
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ValueError: invalid literal for int() with base 10: '008.raysync.uploading'
03-18
<think>嗯，用户遇到了一个ValueError，具体是invalid literal for int() with base 10: '008.raysync.uploading'。首先我需要理解这个错误的原因。根据错误信息，用户尝试将字符串'008.raysync.uploading'转换为整数，但显然这个字符串不是一个有效的十进制数。 接下来，我需要考虑这个字符串的结构。它包含数字、点以及字母，比如“008”后面跟着“.raysync.uploading”。通常，当程序试图用int()函数转换这样的字符串时，会失败，因为字母和点都不是有效的数字字符。这时候，用户可能需要检查数据的来源，看看这个字符串是否被错误地传递给了需要整数的地方。 可能的修复方法包括：在转换前验证字符串是否为纯数字，或者使用异常处理来捕获这种错误。此外，如果字符串实际上包含数字和其他字符的组合，可能需要更复杂的解析方法，比如分割字符串提取数字部分，或者使用正则表达式来匹配数字。 另外，用户提到参考内容中的Piwik系统，但可能这部分信息与当前问题无关，可能是引用错误。需要专注于Python的ValueError问题，而不是Piwik的内容。 需要确认用户的数据处理流程中，为什么会有这样的字符串被传递给int()函数。可能是数据清洗的问题，或者输入数据格式不正确。建议用户检查数据来源，确保输入字符串在转换前是有效的整数形式，或者在转换前进行预处理，去除非数字字符。 总结一下，解决步骤可能包括：检查输入数据，验证字符串是否为有效整数，使用异常处理，或者调整数据预处理步骤。同时，提供具体的代码示例会有帮助，比如使用str.isdigit()方法检查，或者用try-except块捕获错误。</think>### 错误原因分析 `ValueError: invalid literal for int() with base 10` 错误通常发生在试图将非数字字符串转换为整数时。具体到你的案例： 1. 字符串 `'008.raysync.uploading'` 包含字母 `.`、`r` 等非数字字符 2. `int()` 函数只能处理纯数字组成的字符串（如 `'123'`），遇到非数字字符时会报错 ### 解决方案 #### 方法1：数据验证 在转换前检查字符串是否由纯数字组成： ```python s = '008.raysync.uploading' if s.isdigit(): num = int(s) else: print(f"无效数字字符串: {s}") ``` #### 方法2：异常捕获 使用 `try-except` 处理可能的异常： ```python try: num = int('008.raysync.uploading') except ValueError as e: print(f"转换失败: {e}") ``` #### 方法3：提取数字部分 若字符串包含混合内容，可用正则表达式提取数字： ```python import re s = '008.raysync.uploading' match = re.search(r'\d+', s) # 提取连续数字 if match: num = int(match.group()) print(num) # 输出 8 ``` #### 方法4：类型检查 如果是从文件/API获取数据，建议检查数据来源： ```python # 示例：处理可能包含非数字的CSV列 import csv with open('data.csv') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: raw_value = row[0] if raw_value.isdigit(): process(int(raw_value)) else: log_error(f"Invalid value: {raw_value}") ``` ### 典型应用场景 1. 处理用户输入表单数据时 2. 解析日志文件中的混合内容 3. 处理第三方API返回的非结构化数据
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