.gitignore の背後で何が起こっているのか: Git が無視されたファイルを処理する方法
Git の .gitignore ファイル: ファイルを無視する背後にあるメカニズム
はじめに
Git が <code>dist/</code> ディレクトリなどの無視されたファイルをどのように処理するか疑問に思ったことはありますか?この記事では、Python プロジェクトを例として、CI/CD ワークフロー、クローン作成、コード ライブラリのプルなどのシナリオで無視されたファイルを Git がどのように処理するかを説明します。
Python プロジェクトの例
典型的なプロジェクト構造
<code>my-python-project/ ├── src/ │ └── my_package/ │ └── __init__.py ├── tests/ │ └── test_my_package.py ├── dist/ │ ├── my_package-1.0.0-py3-none-any.whl │ └── my_package-1.0.0.tar.gz ├── .gitignore ├── setup.py ├── README.md └── requirements.txt</code>
.gitignore の dist/ ディレクトリを無視します
<code>dist/</code>
<code>dist/</code> ディレクトリには、通常、パッケージ化プロセス中に生成されたビルド アーティファクト (.whl、.tar.gz) が含まれています。これらのファイルをバージョン管理から除外すると、コードベースをクリーンな状態に保つことができます。
なぜ dist/ ディレクトリを無視するのでしょうか?
1. コードベースのサイズを管理します
?️ <code>dist/</code> ディレクトリ:
を無視しないでください- ビルドごとに、コード ベースにビルド アーティファクトが追加されます。
- コードベースのサイズが肥大化したため、クローン作成が遅くなりました。
を無視しますか? <code>dist/</code> ディレクトリ:
- ソースコードのみが追跡されます。
- コードベースは無駄がなく効率的です。
2. 衝突を避ける
⚠️ <code>dist/</code> ディレクトリ:
を無視しないでください- ビルド ファイルを変更すると、不要なマージ競合が発生する可能性があります。
- 開発者は、古いまたは壊れたビルド アーティファクトをプッシュする可能性があります。
✅ <code>dist/</code> ディレクトリを無視します:
- ビルド プロダクトは、CI/CD またはローカルでオンデマンドで生成されます。
- 環境間での一貫性を確保します。
3. CI/CD の効率を向上させる
を無視しないでください: <code>dist/</code> ディレクトリ:
- CI/CD ワークフローでは、すでにプッシュされている古いビルド アーティファクトが使用される場合があります。
- ファイルが古いためにビルド失敗が発生する可能性があります。
を無視しますか? <code>dist/</code> ディレクトリ:
- CI/CD は、ビルド プロダクトを動的に生成して、鮮度を確保します。
- 古いファイルによって引き起こされるエラーを減らします。
ファイルを無視する一般的なシナリオ
1. 変更をプッシュします
- 無視されたファイル (<code>dist/</code> など) はプッシュされません。
- ファイルがローカルに存在する場合でも、Git はこれらのファイルがコミットに含まれないことを保証します。
2. コードベースのクローンを作成します
- <code>dist/</code> が存在しない場合: クローン作成プロセス中にディレクトリは再作成されません。
- CI/CD が作成した場合 <code>dist/</code>: コード ベースに追跡されないため、クローンはそれを無視します。
3. 変更をプルします
- 無視されたファイルは、
git pull
中には影響を受けません。 - ディレクトリがローカルにすでに存在する場合、手動で変更しない限り、変更されないままになります。
4. CI/CD ワークフロー
- CI/CD パイプラインは、ビルド プロセス中に <code>dist/</code> ディレクトリを動的に生成します。
- これらのファイルは一時的なもので、通常はビルド後に乱雑さを避けるためにクリーンアップされます。
無視されたファイルのシナリオの視覚的な概要
操作 | 行为 |
---|---|
推送更改 | 忽略的文件永远不会被推送。 |
克隆代码库 | 忽略的文件不会被下载。 |
拉取更改 | 忽略的文件保持不变。 |
CI/CD 工作流 | 文件会被动态创建/删除。 |
無視されたファイルを管理するためのベスト プラクティス
- .gitignore ファイルを最新の状態に保ちます: 効率を確保するためにスキーマを定期的にチェックして調整します。
- 過剰な無視を避ける: 重要なファイルを誤って無視しないようにしてください。
- ビルド ツールを使用してビルド アーティファクトを生成します: make、tox、または CI/CD パイプラインなどのツールを使用して、ファイルを動的に生成します。
-
録画モード:
.gitignore
にコメントを追加して、特定のファイルが無視される理由を説明します。
以上が.gitignore の背後で何が起こっているのか: Git が無視されたファイルを処理する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
