Я пытаюсь экспортировать пространство из контента, используя инструмент экспорта/импорта и файл конфигурации json.
Каков путь к файлу, где должен быть файл конфигурации?
Экспорт и импорт содержимого с использованием конфигурации JSON
16.06.2020
- Как говорится на их странице документации, вы можете импортировать данные из других систем в Contentful, используя наш гем contentful-importer.rb. Также там есть учебник. 16.06.2020
Ответы:
1
Контент DevRel здесь. Добро пожаловать в Stack Overflow! ????
Я предполагаю, что вы имеете в виду файл config.json, упомянутый в документы. Файл конфигурации является необязательным, если вы не хотите передавать параметры командной строки. Опции CLI отлично справятся с этой задачей.
Если вы хотите использовать этот файл конфигурации, вы выбираете путь к файлу и можете запустить команду с путем к вашей конфигурации следующим образом:
contentful space export --config example-config.json
Надеюсь, это поможет. :)
16.06.2020
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..