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Comandi Git per data scientist

Scopri i comandi Git essenziali per il controllo delle versioni e la collaborazione a progetti di data science.


Storicamente, la maggior parte dei data scientist non è a conoscenza delle pratiche e degli strumenti di sviluppo software come i sistemi di controllo delle versioni. Ma questo sta cambiando, i progetti di scienza dei dati stanno adottando le migliori pratiche dell'ingegneria del software e Git è diventato uno strumento essenziale per il controllo delle versioni di file e dati. I moderni data team lo usano per collaborare a progetti di codebase e risolvere i conflitti più velocemente.


Che cos'è il controllo della versione?

Il software di controllo della versione ti consente di salvare il tuo lavoro mentre procedi, così puoi tornare indietro nel tempo e riprendere da dove eri rimasto. Il software di controllo della versione più comunemente usato è Git.


Comandi Git per data scientist
Comandi Git per data scientist

Cos'è Git?

Git è un versatile sistema di controllo della versione utilizzato nello sviluppo di software. Viene utilizzato per gestire e tenere traccia delle modifiche a file e attività.

Git è un successore del sistema di controllo del codice sorgente (SCCS) degli sviluppatori. Git utilizza un sistema di controllo della versione distribuito che consente a più sviluppatori di lavorare sullo stesso progetto contemporaneamente. È un buon strumento da usare insieme ad altri sistemi di controllo della versione come Subversion.


Cos'è un Comando Git ?

Git è un popolare sistema di controllo delle versioni che aiuta a gestire le modifiche ai documenti in un ambiente di lavoro collaborativo. Se non conosci il controllo della versione, ti starai chiedendo come usarlo. Se sei già un data scientist e non sai come usare Git, ti starai chiedendo come può aiutare il tuo flusso di lavoro. Ad ogni modo, troverai utile questo elenco di comandi Git.


In questo post, impareremo 14 comandi Git essenziali che ti aiuteranno a inizializzare un progetto, creare e unire rami, seguire la versione dei file, sincronizzarlo con un server remoto e monitorare le modifiche.


Nota: assicurati di aver installato correttamente Git dal sito ufficiale .

Comandi Git per data scientist 1. Inizializzazione

Puoi inizializzare il sistema di controllo della versione Git nella directory corrente digitando:

git init

Oppure puoi inizializzare Git in una directory specifica.

git init <directory>


 


Comandi Git per data scientist 2. Clona

Il comando clone copierà tutti i file di progetto da un server remoto alla macchina locale. Aggiungerà anche un nome remoto come `origine` per sincronizzare i file con il server remoto. Git clone richiede un collegamento HTTPS e un collegamento SSH per la connessione sicura.

git clone <HTTPS/SSH>


 

Comandi Git per data scientist 3. Remote

È possibile connettersi a uno o più server remoti aggiungendo il nome del remoto e l'indirizzo HTTPS/SSH.


git remote add <nome remoto> <HTTPS/SSH>

Nota: la clonazione di un repository da GitHub o qualsiasi server remoto aggiunge automaticamente remote come `origine`.

 


Comandi Git per data scientist 4. Crea Ramo

I rami sono il modo migliore per lavorare su una nuova funzionalità o eseguire il debug del codice. Ti permette di lavorare in isolamento senza disturbare il ramo `main`.

Crea un nuovo ramo usando il comando checkout con il tag `-b` e il nome del ramo.

git checkout -b <branch-name>

Oppure usa switch con il tag `-c` e il nome del ramo

git switch -c <nome-ramo>

O semplicemente usa il comando branch

git branch <nome-ramo>

Comandi Git per data scientist
Comandi Git per data scientist

 


Comandi Git per data scientist 5. Cambiare ramo

Per passare da un ramo corrente a un altro ramo, è possibile utilizzare il comando checkout o switch seguito dal nome del ramo.


git checkout <branch-name> git switch <branch-name>


 


Comandi Git per data scientist 6. Pull

Per sincronizzare le modifiche con un server remoto, è necessario prima eseguire il pull delle modifiche dal repository remoto al repository locale utilizzando il comando pull . Ciò è necessario quando vengono apportate modifiche in un repository remoto.

git pull

Puoi aggiungere un nome remoto seguito da un nome di ramo per estrarre un singolo ramo.


git pull <nome remoto> <ramo> 

Per impostazione predefinita, il comando pull recupera le modifiche e le unisce al ramo corrente. Per rebase, invece di unire, puoi aggiungere il flag `--rebase` prima del nome e del ramo remoti.

git pull --rebase origin master


 


Comandi Git per data scientist 7. Aggiungi

Usa il comando aggiungi per aggiungere file nell'area di gestione temporanea. Richiede il nome del file o l'elenco dei nomi dei file.

git add <nome-file>

Puoi anche aggiungere tutti i file usando il flag `.` o `-A`.

git add .


 


Comandi Git per data scientist 8. Commit

Dopo aver aggiunto i file all'area di staging, puoi creare una versione utilizzando il comando commit . Il comando commit richiede il titolo del commit usando il flag `-m`. Se hai apportato più modifiche e vuoi elencarle tutte, aggiungile alla descrizione usando un altro flag `-m`.

git commit -m "Titolo" -m "Descrizione"
Nota: assicurati di aver configurato il nome utente e l'e -mail prima di confermare le modifiche.

git config --global user.name <nome utente> 
git config --global user.email <tuoemail@tuodominio.com>


 


Comandi Git per data scientist 9. Push

Per sincronizzare le modifiche locali su server remoti utilizzando il comando push . Puoi semplicemente digitare `git push` per inviare le modifiche al repository remoto.

Per eseguire il push delle modifiche su uno specifico server remoto e succursale, utilizzare il comando seguente.

git push <nome remoto> <nome-ramo>


 


Comandi Git per data scientist 10. Annulla commit

Git revert annulla le modifiche a un commit specifico e lo aggiunge come nuovo commit, mantenendo intatto il registro. Per ripristinare, devi fornire un hash di un commit specifico.

git revert <commit>

Puoi anche annullare le modifiche usando il comando reset . Reimposta le modifiche su un commit specifico, scartando tutti i commit effettuati dopo.

git reset <commit>
Nota: l'utilizzo del comando reset è sconsigliato in quanto modifica la cronologia del registro git

 

Comandi Git per data scientist 11. Unione

Il comando di unione unirà semplicemente le modifiche del ramo specifico nel ramo corrente. Il comando richiede un nome di ramo.

git merge <ramo>

Questo comando è molto utile quando si lavora con più rami e si desidera unire le modifiche al ramo principale.


 

Comandi Git per data scientist 12. Registro

Per controllare la cronologia completa dei commit precedenti, puoi utilizzare il comando log.

Per mostrare i log più recenti, puoi aggiungere `-` seguito dal numero e ti mostrerà un numero limitato di cronologia dei commit recenti. Ad esempio, limita i log a 5:

git log -5

Puoi anche controllare i commit effettuati da autori specifici.

git log --author=”<modello>”
Nota: git log ha più flag per filtrare tipi specifici di commit. Consulta la documentazione completa .

 

Comandi Git per data scientist 13. Differenza

L'uso del comando diff visualizzerà il confronto tra le modifiche non salvate con il commit corrente.

git diff

Per confrontare due diversi commit, utilizzare:

git diff <commit1> <commit2>

E per confrontare due rami, usa:

git diff <ramo1> <ramo2>


 

Comandi Git per data scientist 14. Stato

Lo stato del comando mostra lo stato corrente della directory di lavoro. Include informazioni sulle modifiche di cui eseguire il commit, i percorsi non uniti, le modifiche non organizzate per il commit e l'elenco dei file non tracciati.


git status



Conclusione sui miliori comandi Git per data scientist

Speriamo che il nostro articolo sui comandi Git essenziali per i data scientist ti sia piaciuto. L'apprendimento di queste competenze vitali farà un'enorme differenza nel tuo lavoro e nella tua carriera come professionista della scienza dei dati. Naturalmente, sappiamo che non tutti i data scientist hanno il tempo o la voglia di imparare questi comandi, quindi abbiamo fornito una serie di tutorial facili da seguire che forniscono una pratica pratica nell'uso di Git.

Grazie per aver letto, siamo sempre entusiasti quando uno dei nostri post è in grado di fornire informazioni utili per i professionisti della scienza dei dati.

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