元々、TortoiseSVN を直接呼び出して現在のコードをブランチに保存できるものを書きたかったのです。
残念ながら、SVN を呼び出す部分はまだ研究中です。最初にディレクトリコピー部分を書きました。
Python を勉強したい人がいたら、アイデアや提案を提供してください。
よろしくお願いします。 :)
ディレクトリのコピー部分に関しては、考え方は非常にシンプルです。設定ファイル内の設定情報を読み取ります。
プロジェクト名と日付と時刻を組み合わせたブランチ名という名前のフォルダーを生成します。すべてのコンテンツを現在のプロジェクトの下に置きます
このディレクトリにコピーします。
次に行うべき調査は、TortoiseSVN コマンドを呼び出して、コードのこの部分を埋め込むことです。
次にコードを見てみましょう:
1. 設定ファイルを読み込みます
設定ファイルはシンプルです。 txtファイルを使用します。 形式は次のようなものです:
# root:/Users/lichallenger/test_src/ # project:test # destination:/Users/lichallenger/test_dst/
ところで: 私は Mac を使用しているので、ディレクトリ形式は次のようになります。 Windows を使用している場合は、適応してください
設定ファイルを変更する場合。
ファイルを読み取るのが最も簡単です。標準ライブラリのファイル操作モジュールを直接使用して、ファイルを開いてすべての設定を読み出します。全部で3行しかないので
効率など考える必要はありません。
# open config file and read config information # author: bruce li class ConfigHandler(object): # def __init__(self,config_path): '''initializer''' self.config_path = config_path #read config infor def read_config(self): f = open(self.config_path) try: self.all_lines = f.readlines() except: raise else: f.close()
2. ディレクトリとディレクトリの内容をコピーします
ディレクトリのコピーには shutil モジュールが使用されます。ディレクトリとその配下のすべての内容を、指定した別のディレクトリに直接コピーする方法があります。
これにより、ディレクトリ トラバーサルやその他のコードが不要になります。
# copy dir(s) & file(s) to configured path # author: bruce li import shutil class CopyHandler(object): # def __init__(self,src_path,dest_path): self.src_path = src_path self.dest_path = dest_path def move_content(self): try: shutil.copytree(self.src_path,self.dest_path) except: raise @staticmethod def move_src_content(src, dest): try: shutil.copytree(src_path,dest_path) except: raise
3. 包括的な通話
ここでは time モジュールを使用して現在時刻を取得し、ターゲット フォルダー名の一部を生成します。
外部から Python に渡される最初のシステムパラメータはファイル名です。このファイルは、C# プロジェクトのプログラム ファイル
に相当します。これには main 関数が含まれます。ただし、この関数に main という名前を付ける必要はありません。
Python コードの改行文字にも注意してください。
# ディレクトリコピー関数のメイン
import sys import time from code_bk_cpy import * from code_bk_config import * #print __name__ def main(): config_path = sys.argv[1] # check if path of configuration path is empty if (not config_path): print 'configuration information is needed' return -1 config_handler = ConfigHandler(config_path) config_handler.read_config() config_list = config_handler.all_lines if len(config_list) != 3: print 'configuration information is not correct' return -1 # set source sep = ':' current_datetime = time.localtime(time.time()) root_path = config_list[0].split(sep)[1] prj_name = config_list[1].split(sep)[1] dst_path = config_list[2].split(sep)[1] root_path = (root_path + prj_name).replace('\n','') prj_folder = prj_name + str(current_datetime.tm_year) + str(current_datetime.tm_mon) + \ str(current_datetime.tm_mday) + str(current_datetime.tm_hour) + \ str(current_datetime.tm_min) + str(current_datetime.tm_sec) dst_path = (dst_path + '/' + prj_folder + '/').replace('\n','') copy_handler = CopyHandler(root_path,dst_path) copy_handler.move_content() print 'content moved' # start main function print __name__ if __name__ == "__main__": main()
時間があるときに、TortoiseSVN の呼び出し部分を勉強します。難しいことはないと思います。exe を呼び出してパラメータを渡すだけです。
私は Python を初めて使用します。質問がある場合は修正してください。ありがとう。
上記のPythonバックアップディレクトリの実装方法とディレクトリ内の内容はすべてエディタで共有している内容ですので、参考にしていただければ幸いです。Script Homeをご支援いただければ幸いです。

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。

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

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の実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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