利用node检查git commit的文件名是否规范

本文探讨了如何利用Husky在前端项目中优化Git工作流程,通过定义预提交钩子检查文件名规范,确保代码质量。介绍了如何在package.json中配置Husky,以及使用Node.js脚本来实现文件名校验。

hooks

利用git的hooks来触发文件名校验,了解到husky能够很好的帮助我们在前端工程项目里在hooks中执行相关命令,因此安装husky依赖,并在package.json中定义:

  "husky": {
    "hooks": {
      "pre-commit": "node scripts/check-git-files",
      "commit-msg": "commitlint -E HUSKY_GIT_PARAMS"
    }
  },

shell or node?

本来是有思考采用shell还是node来写代码的,不过根据本人技术栈还是选择了node了,毕竟是fe嘛。
直接写shell的话适合修改.git/hooks文件中的pre-commit文件,这样就不依赖husky了,可以迁移到任何项目中。

how to check? rule?

实现思路:

  1. 获取提交的文件名 git diff --cached --name-only
const {execSync} = require('child_process');
const getCommandRetVal = command => {
    return execSync(command).toString('utf8').trim();
};
// 获取到待提交文件名列表
const filenames = getCommandRetVal('git diff --cached --name-only').split('\n');
  1. 设置待检测的文件夹列表 – 同时需要豁免test,mock文件
  2. 收集命名不规范的文件路径
  3. 判断badFileNames数组是否为空
  4. 退出
const exitPreCommit = (...reason) => {
    reason && console.error(...reason);
    // 退出pre-commit, 非0代表异常退出 0 会继续进入后续程序
    // https://nodejs.org/api/process.html#process_process_exit_code
    process.exit(-1);
};
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
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