python怎么监测svn库的文件有更新

Python018

python怎么监测svn库的文件有更新,第1张

python怎么监测svn库的文件有更新

1、将文件checkout到本地目录

svn checkout path(path是服务器上的目录)例如:svn checkout svn://192.168.1.1/pro/domain简写:svn co

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2、往版本库中添加新的文件

svn add file例如:svn add test.php(添加test.php)svn add *.php(添加当前目录下所有的php文件)

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3、将改动的文件提交到版本库

svn commit -m “LogMessage“ [-N] [--no-unlock] PATH(如果选择了保持锁,就使用–no-unlock开关)例如:svn commit -m “add test file for my test“ test.php简写:svn ci

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4、加锁/解锁

svn lock -m “LockMessage“ [--force] PATH例如:svn lock -m “lock test file“ test.phpsvn unlock PATH

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5、更新到某个版本

svn update -r m path例如:svn update如果后面没有目录,默认将当前目录以及子目录下的所有文件都更新到最新版本。svn update -r 200 test.php(将版本库中的文件test.php还原到版本200)svn update test.php(更新,于版本库同步。如果在提交的时候提示过期的话,是因为冲突,需要先update,修改文件,然后清除svn resolved,最后再提交commit)简写:svn up

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6、查看文件或者目录状态

1)svn status path(目录下的文件和子目录的状态,正常状态不显示)【?:不在svn的控制中;M:内容被修改;C:发生冲突;A:预定加入到版本库;K:被锁定】M状态一般比较多2)svn status -v path(显示文件和子目录状态)第一列保持相同,第二列显示工作版本号,第三和第四列显示最后一次修改的版本号和修改人。注:svn status、svn diff和 svn revert这三条命令在没有网络的情况下也可以执行的,原因是svn在本地的.svn中保留了本地版本的原始拷贝。简写:svn st

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7、删除文件

svn delete path -m “delete test fle“例如:svn delete svn://192.168.1.1/pro/domain/test.php -m “delete test file”或者直接svn delete test.php 然后再svn ci -m ‘delete test file‘,推荐使用这种简写:svn (del, remove, rm)

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8、查看日志

svn log path例如:svn log test.php 显示这个文件的所有修改记录,及其版本号的变化

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9、查看文件详细信息

svn info path例如:svn info test.php

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10、比较差异

svn diff path(将修改的文件与基础版本比较)例如:svn diff test.phpsvn diff -r m:n path(对版本m和版本n比较差异)例如:svn diff -r 200:201 test.php简写:svn di

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11、将两个版本之间的差异合并到当前文件

svn merge -r m:n path例如:svn merge -r 200:205 test.php(将版本200与205之间的差异合并到当前文件,但是一般都会产生冲突,需要处理一下)

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12、SVN 帮助

svn helpsvn help ci

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-------以上是常用命令,下面写几个不经常用的 -------

13、版本库下的文件和目录列表

svn list path显示path目录下的所有属于版本库的文件和目录简写:svn ls

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14、创建纳入版本控制下的新目录

svn mkdir: 创建纳入版本控制下的新目录。用法: 1、mkdir PATH…2、mkdir URL…创建版本控制的目录。1、每一个以工作副本 PATH 指定的目录,都会创建在本地端,并且加入新增调度,以待下一次的提交。2、每个以URL指定的目录,都会透过立即提交于仓库中创建。在这两个情况下,所有的中间目录都必须事先存在。

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15、恢复本地修改

svn revert: 恢复原始未改变的工作副本文件 (恢复大部份的本地修改)。revert:用法: revert PATH…注意: 本子命令不会存取网络,并且会解除冲突的状况。但是它不会恢复被删除的目录

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16、代码库URL变更

svn switch (sw): 更新工作副本至不同的URL。用法: 1、switch URL [PATH] 2、switch –relocate FROM TO [PATH...] 1、更新你的工作副本,映射到一个新的URL,其行为跟“svn update”很像,也会将服务器上文件与本地文件合并。这是将工作副本对应到同一仓库中某个分支或者标记的方法。 2、改写工作副本的URL元数据,以反映单纯的URL上的改变。当仓库的根URL变动(比如方案名或是主机名称变动),但是工作副本仍旧对映到同一仓库的同一目录时使用这个命令更新工作副本与仓库的对应关系。

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17、解决冲突

svn resolved: 移除工作副本的目录或文件的“冲突”状态。用法: resolved PATH…注意: 本子命令不会依语法来解决冲突或是移除冲突标记;它只是移除冲突的相关文件,然后让 PATH 可以再次提交。

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18、输出指定文件或URL的内容

1. 使用装饰器来衡量函数执行时间

有一个简单方法,那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间,并输出结果:

import time

from functoolsimport wraps

import random

def fn_timer(function):

  @wraps(function)

  def function_timer(*args, **kwargs):

      t0= time.time()

      result= function(*args, **kwargs)

      t1= time.time()

      print("Total time running %s: %s seconds" %

          (function.__name__, str(t1- t0))

)

      return result

return function_timer

@fn_timer

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出:Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds

使用方式的话,就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了

或者

# 可监控程序运行时间

import time

import random

def clock(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):

        start_time= time.time()

        result= func(*args, **kwargs)

        end_time= time.time()

        print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5))

        return result

return wrapper

@clock

def random_sort(n):

  return sorted([random.random() for i in range(n)])

if __name__== "__main__":

  random_sort(2000000)

输出结果:共耗时: 0.65634秒

2. 使用timeit模块

另一种方法是使用timeit模块,用来计算平均时间消耗。

执行下面的脚本可以运行该模块。

这里的timing_functions是Python脚本文件名称。

在输出的末尾,可以看到以下结果:4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop

这表示测试了4次,平均每次测试重复5次,最好的测试结果是2.08秒。

如果不指定测试或重复次数,默认值为10次测试,每次重复5次。

3. 使用Unix系统中的time命令

然而,装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时,unix time实用工具就非常有用。

运行time实用工具:

输出结果为:

Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds

real 1.49

user 1.40

sys 0.08

第一行来自预定义的装饰器,其他三行为:

    real表示的是执行脚本的总时间

    user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。

    sys表示的是执行内核函数消耗的时间。

注意:根据维基百科的定义,内核是一个计算机程序,用来管理软件的输入输出,并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。

因此,Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。

4. 使用cProfile模块

5. 使用line_profiler模块

6. 使用memory_profiler模块

7. 使用guppy包