推荐使用:GitLab 项目导出工具
项目介绍
gitlab-project-export 是一个简单易用的 Python 项目,专门用于通过 GitLab API 的“导出项目”功能来导出 GitLab 项目。该项目主要用于将 GitLab.com 上的项目远程备份到私有存储服务器,确保数据的安全性和可恢复性。
项目技术分析
技术栈
- 编程语言:Python 3
- 依赖管理:pip
- 配置文件:YAML
- API 调用:GitLab API
兼容性
自 2020 年 5 月起,该项目已不再支持 Python 2,仅兼容 Python 3。
安装与部署
项目支持多种安装方式,包括通过 pip 直接安装、从 GitHub 克隆项目手动安装,或在不安装到环境中的情况下使用。
使用方式
项目提供了详细的命令行参数,支持配置文件、调试模式、强制模式等功能,方便用户根据需求进行灵活配置。
项目及技术应用场景
远程备份
适用于需要定期将 GitLab 项目备份到私有存储服务器的场景,确保数据的安全性和可恢复性。
项目迁移
支持将项目从一个 GitLab 实例导出并导入到另一个实例,适用于项目迁移或数据中心迁移的场景。
自动化备份
通过配置 cron 任务,可以实现定期自动备份,减少人工操作,提高备份效率。
项目特点
简单易用
项目提供了简单的命令行接口和配置文件,用户无需深入了解技术细节即可快速上手。
灵活配置
支持多种安装和使用方式,用户可以根据自己的环境和需求进行灵活配置。
自动化支持
通过配置 cron 任务,可以实现自动化备份,减少人工操作,提高备份效率。
兼容性强
虽然不再支持 Python 2,但与 Python 3 的兼容性确保了项目的稳定性和可靠性。
安全可靠
通过 GitLab API 进行项目导出,确保数据的安全性和完整性,同时支持强制模式,覆盖已有备份文件,确保数据的最新性。
结语
gitlab-project-export 是一个功能强大且易于使用的 GitLab 项目导出工具,无论是用于远程备份、项目迁移还是自动化备份,都能满足您的需求。如果您正在寻找一个可靠的 GitLab 项目备份解决方案,不妨试试 gitlab-project-export,相信它会成为您项目管理中的得力助手。
安装命令:
pip install gitlab-project-export
或
pip install git+https://github.com/rvojcik/gitlab-project-export
使用示例:
./gitlab-project-export.py -c /path/to/config.yml
配置文件示例:
gitlab:
access:
gitlab_url: "https://gitlab.com"
token: "MY_PERSONAL_SECRET_TOKEN"
projects:
- rvojcik/example-project
backup:
destination: "/data/backup"
project_dirs: True
backup_name: "gitlab-com-{PROJECT_NAME}-{TIME}.tar.gz"
backup_time_format: "%Y%m%d"
retention_period: 3
自动化备份示例:
0 1 * * * root /path/to/cloned-repo/gitlab-project-export.py -c /etc/gitlab-export/config.yml
项目迁移示例:
./gitlab-project-export.py -c ./config1.yml -d
./gitlab-project-import.py -c ./config2.yml -f ./gitlab-com-rvojcik-project1-20181224.tar.gz -p "rvojcik/project1"
希望 gitlab-project-export 能为您带来便利,让您的项目管理更加高效和安全!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00