项目放在github,做了一个webhook, 自己的服务器检测来自github的post,如果master有变动,就执行
<code>cd /path; git pull git@ooxxx.com</code>
上面拉取代码没有问题。
最后同时还检测master分支里的compoer.json有改动的时候就执行一次:
<code>php composer.phar update php composer.phar dump-autoload -o</code>
由于来自github的post数据是用apache指定的www-data 执行 git pull(部署的public key也是这个用户)发现并不能执行上面的composer操作,我在服务器上手动操作 composer update 出现下面提示:
···
sudo -u www-data php composer.phar update
Cannot create cache directory /root/.composer/cache/repo/http---packagist.phpcomposer.com/, or directory is not writable. Proceeding without cache
Cannot create cache directory /root/.composer/cache/files/, or directory is not writable. Proceeding without cache
Loading composer repositories with package information
Updating dependencies (including require-dev)
Generating autoload files
···
同样,我尝试全局安装composer,用 php /usr/local/bin/composer update 也是同样的错误。
在GG上面搜索,尝试了把 /root/.composer 目录改成www-data且 777
<code>root@localhost:~# ls -la ~/.composer/cache total 20 drwxrwxrwx 4 www-data www-data 4096 Dec 30 14:53 . drwxrwxrwx 3 www-data www-data 4096 Dec 30 14:53 .. drwxrwxrwx 2 www-data www-data 4096 Dec 30 14:53 files -rwxrwxrwx 1 www-data www-data 13 Dec 30 14:53 .htaccess drwxrwxrwx 3 www-data www-data 4096 Dec 30 14:53 repo</code>
除此之外 项目根目录的composer.phar和/usr/local/bin/composer 拥有者都设置成为了www-data ,问题依旧。
请教怎么解决。
ps:补充一下,用root 执行 composer update等操作没有任何问题。
回复内容:
项目放在github,做了一个webhook, 自己的服务器检测来自github的post,如果master有变动,就执行
<code>cd /path; git pull git@ooxxx.com</code>
上面拉取代码没有问题。
最后同时还检测master分支里的compoer.json有改动的时候就执行一次:
<code>php composer.phar update php composer.phar dump-autoload -o</code>
由于来自github的post数据是用apache指定的www-data 执行 git pull(部署的public key也是这个用户)发现并不能执行上面的composer操作,我在服务器上手动操作 composer update 出现下面提示:
···
sudo -u www-data php composer.phar update
Cannot create cache directory /root/.composer/cache/repo/http---packagist.phpcomposer.com/, or directory is not writable. Proceeding without cache
Cannot create cache directory /root/.composer/cache/files/, or directory is not writable. Proceeding without cache
Loading composer repositories with package information
Updating dependencies (including require-dev)
Generating autoload files
···
同样,我尝试全局安装composer,用 php /usr/local/bin/composer update 也是同样的错误。
在GG上面搜索,尝试了把 /root/.composer 目录改成www-data且 777
<code>root@localhost:~# ls -la ~/.composer/cache total 20 drwxrwxrwx 4 www-data www-data 4096 Dec 30 14:53 . drwxrwxrwx 3 www-data www-data 4096 Dec 30 14:53 .. drwxrwxrwx 2 www-data www-data 4096 Dec 30 14:53 files -rwxrwxrwx 1 www-data www-data 13 Dec 30 14:53 .htaccess drwxrwxrwx 3 www-data www-data 4096 Dec 30 14:53 repo</code>
除此之外 项目根目录的composer.phar和/usr/local/bin/composer 拥有者都设置成为了www-data ,问题依旧。
请教怎么解决。
ps:补充一下,用root 执行 composer update等操作没有任何问题。
www-data
没有权限读写 /root
目录。
改下缓存目录。
https://getcomposer.org/doc/03-cli.md#composer-cache-dir

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP bleibt im Modernisierungsprozess wichtig, da es eine große Anzahl von Websites und Anwendungen unterstützt und sich den Entwicklungsbedürfnissen durch Frameworks anpasst. 1.PHP7 verbessert die Leistung und führt neue Funktionen ein. 2. Moderne Frameworks wie Laravel, Symfony und Codesigniter vereinfachen die Entwicklung und verbessern die Codequalität. 3.. Leistungsoptimierung und Best Practices verbessern die Anwendungseffizienz weiter.

PhPhas significantantyPactedWebDevelopmentAndendendsbeyondit.1) iTpowersMAjorPlatforms-LikewordpressandExcelsInDatabaseInteractions.2) php'SadaptabilityAllowStoscaleForLargeApplicationsfraMe-Linien-Linien-Linien-Linienkripte

PHP -Typ -Eingabeaufforderungen zur Verbesserung der Codequalität und der Lesbarkeit. 1) Tipps zum Skalartyp: Da Php7.0 in den Funktionsparametern wie int, float usw. angegeben werden dürfen. 3) Eingabeaufforderung für Gewerkschaftstyp: Da Php8.0 in Funktionsparametern oder Rückgabetypen angegeben werden dürfen. 4) Nullierstyp Eingabeaufforderung: Ermöglicht die Einbeziehung von Nullwerten und Handlungsfunktionen, die Nullwerte zurückgeben können.

Verwenden Sie in PHP das Klonschlüsselwort, um eine Kopie des Objekts zu erstellen und das Klonierungsverhalten über die \ _ \ _ Clone Magic -Methode anzupassen. 1. Verwenden Sie das Klonschlüsselwort, um eine flache Kopie zu erstellen und die Eigenschaften des Objekts, nicht die Eigenschaften des Objekts zu klonen. 2. Die \ _ \ _ Klonmethode kann verschachtelte Objekte tief kopieren, um flache Kopierprobleme zu vermeiden. 3. achten Sie darauf, dass kreisförmige Referenzen und Leistungsprobleme beim Klonen vermieden werden, und optimieren Sie die Klonierungsvorgänge, um die Effizienz zu verbessern.

PHP eignet sich für Webentwicklungs- und Content -Management -Systeme, und Python eignet sich für Datenwissenschafts-, maschinelles Lernen- und Automatisierungsskripte. 1.PHP hat eine gute Leistung beim Erstellen von schnellen und skalierbaren Websites und Anwendungen und wird üblicherweise in CMS wie WordPress verwendet. 2. Python hat sich in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen mit reichen Bibliotheken wie Numpy und TensorFlow übertrifft.


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