Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Git не отправляет новые файлы в удаленный репозиторий

Я использую метод push-to-deploy для внесения изменений в проект. Как я это сделал, выглядит следующим образом:

  1. Настройте локальный репозиторий git для текущего проекта и зафиксируйте файлы
  2. Скопируйте полный каталог проекта в удаленное место (например, /var/www/myproject), включая каталог myproject/.git
  3. Установите git config receive.denyCurrentBranch false для этого проекта на удаленном сервере (если я установлю значение true, я получу ошибки), чтобы разрешить мне отправлять данные из dev. В противном случае я получаю сообщение об ошибке, говорящее мне сделать это.
  4. Настройте перехватчик после обновления на удаленном сервере в основном на git reset HEAD и git checkout. Это перезапишет предыдущую версию в удаленном каталоге новой версией.
  5. Добавьте новый удаленный каталог git в локальный.
  6. Добавляйте, фиксируйте и отправляйте изменения в удаленное репо. Файлы удаленного проекта должны быть текущей версии.

Это работает нормально, и мои изменения в файлах отображаются в проверенной ветке на удаленном сервере. Таким образом, у меня есть только один удаленный репозиторий. Раньше у меня был голый репозиторий, и я использовал там хук после обновления, чтобы перетащить проект в живой каталог (в результате на удаленном репозитории было два репозитория — голый и извлеченный).

В любом случае, это не работает, когда я создаю НОВЫЙ файл в своей локальной среде разработки и добавляю, фиксирую и отправляю изменения. Я не получаю никаких ошибок. Кроме того, если я попытаюсь нажать еще раз, он скажет мне, что все обновлено. Но новый файл находится не на удаленном сервере. Почему?

Я не уверен, что новые файлы не фиксируются в локальном git, не передаются на удаленный компьютер или не проверяются. Есть ли для этого причина? Нужно ли где-то указывать какую-то опцию?

ОБНОВИТЬ

Если я попытаюсь проверить файл в разработке в моем локальном репозитории, все в порядке. Таким образом, кажется, что файл был передан туда. Итак, в какой-то момент между нажатием на удаленный и затем сбросом/проверкой там я не настроил все правильно.

git
18.11.2014

  • Вы были уверены, что находитесь в ветке dev при создании этого нового файла? В любом случае, использование голого репо действительно рекомендуется. Он не включает два репозитория: stackoverflow.com/a/15930178/6309. 18.11.2014

Ответы:


1

Мой совет — использовать только один репозиторий bare на удаленном сервере с комбинацией хуков post-receive.

Крюк должен выглядеть так:

git --work-tree=/path/to/the/live/site checkout -f master

Что касается отсутствующего файла, я думаю, проблема в том, что вы фиксируете файл в другой ветке, скажем, dev, а на рабочем сервере вы проверяете ветку master, где этого файла не существует.

18.11.2014
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..