当前位置: 首页 > article >正文

版本控制工具

1. Git 基础

核心概念
  • 仓库(Repository):存储项目代码和历史记录的目录。
  • 提交(Commit):记录代码变更的快照,包含唯一哈希值、作者、时间和提交信息。
  • 分支(Branch):独立开发线,默认分支通常为 main 或 master
  • 合并(Merge):将一个分支的变更整合到另一个分支。
  • 拉取/推送(Pull/Push):从远程仓库获取更新或将本地变更推送到远程。
常用命令
# 初始化仓库
git init

# 克隆远程仓库
git clone <仓库URL>

# 查看状态
git status

# 添加文件到暂存区
git add <文件名>  # 或 git add .

# 提交变更
git commit -m "提交信息"

# 查看提交历史
git log

# 创建分支
git branch <分支名>

# 切换分支
git checkout <分支名>  # 或 git switch <分支名>

# 合并分支
git merge <分支名>

# 拉取远程更新
git pull origin <分支名>

# 推送本地变更
git push origin <分支名>

2. GitHub/GitLab 的核心功能

共同点
  • 远程仓库托管:存储代码并支持多人协作。
  • Pull/Merge Request:提交代码变更请求,团队成员审核后合并。
  • Issue 跟踪:管理任务、Bug 报告和需求。
  • CI/CD 集成:自动化测试和部署(如 GitHub Actions、GitLab CI)。
平台差异
功能GitHubGitLab
免费私有仓库有限(现为免费)一直免费支持
内置 CI/CDGitHub ActionsGitLab CI/CD
社区生态更庞大(开源项目首选)企业级功能更丰富
部署灵活性需第三方工具(如 Vercel)内置 Kubernetes 集成

3. 典型工作流程示例

场景:修复 Bug 并提交
  1. 本地操作
    git checkout -b fix-bug-123  # 创建并切换到新分支
    git add .                    # 修改代码后暂存
    git commit -m "修复Bug #123"
    git push origin fix-bug-123  # 推送到远程
    
  1. 平台操作
    • 在 GitHub/GitLab 创建 Pull/Merge Request
    • 团队成员评审代码,通过后合并到 main 分支。

4. 高级技巧

  • 撤销变更
    git reset --soft HEAD~1  # 撤销提交但保留更改git checkout -- <文件>   # 丢弃文件修改
  • 交互式变基(合并/重排提交):
    git rebase -i HEAD~3
  • 子模块(Submodule):嵌套管理其他 Git 仓库。
    git submodule add <仓库URL>

5. 常见问题

  • 冲突解决:合并时编辑冲突文件 → git add → git commit
  • 忽略文件:创建 .gitignore 文件,列出需忽略的文件/目录(如 node_modules/)。
  • SSH 密钥配置:避免每次输入密码,生成密钥并添加到平台账户。

http://www.kler.cn/a/610359.html

相关文章:

  • 力扣32.最长有效括号(栈)
  • MYSQL运维常用SQL
  • 力扣hot100_堆_python版
  • 【悲观锁和乐观锁有什么区别】以及在Spring Boot、MybatisPlus、PostgreSql中使用
  • 【LLM】使用vLLM部署Phi-4-multimodal-instruct的实战指南
  • 一套云HIS系统源码,系统融合HIS与EMR,基于云端部署,采用B/S架构与SaaS模式
  • 通过git文件查看大模型下载链接的解决方案
  • 学习记录-vue2,3-数据通信
  • jmm-java内存模型
  • 大模型在原发性肺脓肿预测及治疗方案制定中的应用研究
  • K8S学习之基础五十二:k8s配置jenkins
  • 使用 AI 生成 页面
  • 基于JavaWeb的图书管理系统(SSM框架)
  • CAIP考试进行时,探星助力展成效
  • 一文解读个股期权价格受啥影响?
  • Netty源码—7.ByteBuf原理三
  • ubuntu 系统解决GitHub无法访问问题
  • VSCode加Cline插件加DeepSeek实现AI编程指南
  • 【pytorch损失函数(7)】损失函数的选择需结合属性类型(分类/回归)、任务粒度(单标签/多标签)以及数据特性(类别平衡性)
  • 机器学习——Bagging、随机森林