够骚!用 Python 还能玩 Git

python调用git出错:ImportError: Failed to initialize: Bad git executable. ImportError: Failed to initialize: Bad git executable. 阅读详情

作者:匿蟒

链接:https://note.qidong.name/2018/01/gitpython

有时,需要做复杂的 Git 操作,并且有很多中间逻辑。用 Shell 做复杂的逻辑运算与流程控制就是一个灾难。所以,用 Python 来实现是一个愉快的选择。这时,就需要在 Python 中操作 Git 的库。

0. GitPython 简介

GitPython是一个与Git库交互的Python库,包括底层命令(Plumbing)与高层命令(Porcelain)。它可以实现绝大部分的Git读写操作,避免了频繁与Shell交互的畸形代码。它并非是一个纯粹的Python实现,而是有一部分依赖于直接执行git命令,另一部分依赖于GitDB。

GitDB也是一个Python库。它为.git/objects建立了一个数据库模型,可以实现直接的读写。由于采用流式(stream)读写,所以运行高效、内存占用低。

1. GitPython安装

pip install GitPython

其依赖GitDB会自动安装,不过可执行的git命令需要额外安装。

另外在 Windows 下,需要添加环境变量。方法是:使用你的 everything 搜索 git-daemon.exe 在哪个目录下,复制这个路径设置到 PATH 里去。

在 Linux 下,需要先执行:./init-tests-after-clone.sh,配置一下,那么这个文件从哪来呢?在 Github 上:https://github.com/gitpython-developers/GitPython

2. 基本用法

init

import git
repo = git.Repo.init(path='.')

这样就在当前目录创建了一个Git库。当然,路径可以自定义。

由于git.Repo实现了__enter__与__exit__,所以可以与with联合使用。

with git.Repo.init(path='.') as repo:
    # do sth with repo

不过,由于只是实现了一些清理操作,关闭后仍然可以读写,所以使用这种形式的必要性不高。详见附录。

clone

clone分两种。一是从当前库clone到另一个位置:

new_repo = repo.clone(path='../new')

二是从某个URL那里clone到本地某个位置:

new_repo = git.Repo.clone_from(url='git@github.com:USER/REPO.git', to_path='../new')

commit

with open('test.file', 'w') as fobj:
    fobj.write('1st line\n')
repo.index.add(items=['test.file'])
repo.index.commit('write a line into test.file')

with open('test.file', 'aw') as fobj:
    fobj.write('2nd line\n')
repo.index.add(items=['test.file'])
repo.index.commit('write another line into test.file')

status

GitPython并未实现原版git status,而是给出了部分的信息。

>>> repo.is_dirty()
False
>>> with open('test.file', 'aw') as fobj:
>>>     fobj.write('dirty line\n')
>>> repo.is_dirty()
True
>>> repo.untracked_files
[]
>>> with open('untracked.file', 'w') as fobj:
>>>     fobj.write('')
>>> repo.untracked_files
['untracked.file']

checkout(清理所有修改)

>>> repo.is_dirty()
True
>>> repo.index.checkout(force=True)
<generator object <genexpr> at 0x7f2bf35e6b40>
>>> repo.is_dirty()
False

branch

获取当前分支:

head = repo.head

新建分支:

new_head = repo.create_head('new_head', 'HEAD^')

切换分支:

new_head.checkout()
head.checkout()

删除分支:

git.Head.delete(repo, new_head)
# or
git.Head.delete(repo, 'new_head')

merge

以下演示如何在一个分支(other),merge另一个分支(master)。

master = repo.heads.master
other = repo.create_head('other', 'HEAD^')
other.checkout()
repo.index.merge_tree(master)
repo.index.commit('Merge from master to other')

remote, fetch, pull, push

创建remote:

remote = repo.create_remote(name='gitlab', url='git@gitlab.com:USER/REPO.git')

远程交互操作:

remote = repo.remote()
remote.fetch()
remote.pull()
remote.push()

删除remote:

repo.delete_remote(remote)
# or
repo.delete_remote('gitlab')

其它

其它还有Tag、Submodule等相关操作,不是很常用,这里就不介绍了。

GitPython的优点是在做读操作时可以方便地获取内部信息,缺点是在做写操作时感觉很不顺手,隔靴搔痒。当然,它还支持直接执行git操作。

git = repo.git
git.status()
git.checkout('HEAD', b="my_new_branch")
git.branch('another-new-one')
git.branch('-D', 'another-new-one')

这……感觉又回到了老路,而且仍然感觉怪怪的。

3. 其它操作Git的方法

subprocess

这就是所谓『老路』。在另一个进程,执行Shell命令,并通过stdio来解析返回结果。

import subprocess
subprocess.call(['git', 'status'])

dulwich

dulwich是一个纯Python实现的Git交互库,以后有空再研究吧。

官方网站:https://www.dulwich.io/

pygit2

pygit2是基于libgit2实现的一个Python库。底层是C,而上层Python只是接口,运行效率应该是最高的,然而孤还是放弃了。其缺点是,需要环境中预先安装libgit2。相比之下,GitPython只需要环境预置Git,简单多了。

官方网站:http://www.pygit2.org/

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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