repo2txt：将代码库转化为文本，助力GPT模型训练

repo2txt：将代码库转化为文本，助力GPT模型训练

repo2txt A helper script collecting contents of a repo and placing it in one text file. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/repo2txt

项目介绍

在机器学习尤其是自然语言处理领域，GPT风格的大模型（LLMs）需要大量的代码库数据作为训练样本。然而，手动整理和准备这些数据不仅耗时而且容易出错。repo2txt正是为了解决这一问题而诞生的Python工具。它能自动从项目或代码库中编译资源，生成包含目录结构层级和每个文件内容的单一文本文件或Word文档，大大简化了GPT模型的训练数据准备工作。

项目技术分析

repo2txt采用Python编写，利用命令行工具进行操作，支持生成.txt和.docx两种格式的输出文件。项目通过递归遍历代码库的目录结构，获取每个文件的详细信息，并将这些信息组织成结构化的文档。此外，它的技术亮点包括：

• 灵活的忽略机制：用户可以根据需要忽略特定的文件类型、文件或目录，使得生成的文档更加符合实际需求。
• 命令行参数定制：提供了多种命令行参数，让用户可以自定义输出内容和格式。

项目及技术应用场景

repo2txt非常适合用于以下场景：

1. GPT模型训练：整理代码库作为训练样本，自动生成结构化数据。
2. 项目文档编写：快速创建包含代码和文本内容的文档，方便项目团队或用户理解和使用。
3. 代码审查：将代码库转化为文本，便于审查代码的完整性和结构。

项目特点

1. 目录/文件树生成

repo2txt能够生成详细的目录和文件结构概览，帮助用户快速了解代码库的结构。

2. 文件内容包含

该工具不仅展示文件结构，还能将每个文件的内容包含在内，为用户提供了全面的项目视角。

3. 支持多种输出格式

生成的文档支持.txt和.docx格式，满足不同用户的需求。

4. 自定义忽略规则

用户可以根据项目特点，自定义忽略文件、目录或文件类型，使文档生成更高效。

5. 命令行操作灵活

通过命令行参数，用户可以轻松定制输出，无需复杂的配置过程。

使用方法

安装

使用pip命令即可轻松安装repo2txt：

pip install repo2txt

如果直接运行repo2txt.py脚本，则需要安装python-docx。

命令行使用

通过命令行指定代码库路径和输出文件名来运行脚本：

python repo2txt.py -r [path_to_repo] -o [output_file_name]

此外，还支持以下参数：

• -r, --repo_path：指定代码库路径。
• -o, --output_file：设置输出文件名。
• --ignore-files：忽略特定文件。
• --ignore-types：忽略特定文件类型。
• --exclude-dir：排除特定目录。
• --ignore-settings：忽略常见配置文件。
• --include-dir：仅包含特定目录。

例如：

python repo2txt.py -r /path/to/repository -o output.txt

或者：

python repo2txt.py -r /path/to/repository -o output.docx --ignore-types .log .tmp --exclude-dir tests

repo2txt以其高效、灵活的特性，成为准备GPT模型训练数据的得力工具。无论是项目文档编写还是代码审查，它都能帮助你快速生成所需的文本文件或Word文档，从而提升工作效率。不妨尝试一下repo2txt，看看它能如何优化你的开发流程。

repo2txt A helper script collecting contents of a repo and placing it in one text file. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/repo2txt