Bitbucket 备份工具技术文档
1. 安装指南
1.1 安装步骤
要安装 Bitbucket 备份工具,您可以使用 pip 命令直接从 GitHub 仓库安装最新版本。以下是安装命令:
pip install -U https://github.com/samkuehn/bitbucket-backup/archive/master.zip
1.2 依赖项
在安装过程中,确保您的系统已经安装了 requests-oauthlib 库,以便支持 OAuth 认证。您可以通过以下命令安装该依赖项:
pip install requests-oauthlib
2. 项目的使用说明
2.1 快速开始
安装完成后,您可以通过命令行工具 bitbucket-backup 来备份您的 Bitbucket 仓库。以下是基本的命令格式:
bitbucket-backup [-u <bitbucket_username>] [-p <bitbucket_password>] [-k <oauth_key>] [-s <oauth_secret>]
[-l <local_backup_location>] [-t <bitbucket_team>] [-a] [-v] [-q] [-c] [--http] [--skip-password] [--mirror]
[--prune] [--fetchlfs]
2.2 参数说明
-u <bitbucket_username>: 指定 Bitbucket 用户名。-p <bitbucket_password>: 指定 Bitbucket 密码。-k <oauth_key>: 指定 OAuth 密钥。-s <oauth_secret>: 指定 OAuth 密钥的密钥。-l <local_backup_location>: 指定本地备份目录。-t <bitbucket_team>: 指定要备份的团队(Workspace)。-a: 备份所有仓库。-v: 启用详细输出。-q: 启用静默模式。-c: 检查仓库是否存在。--http: 使用 HTTP 协议进行克隆。--skip-password: 跳过密码输入。--mirror: 使用镜像模式进行备份。--prune: 删除本地不存在的远程分支。--fetchlfs: 获取 LFS 文件。
2.3 认证方式
您可以选择使用用户名和密码进行认证,或者使用 OAuth 认证。如果使用 OAuth 认证,请确保您已经创建了 OAuth 消费者密钥,并且该消费者具有以下权限:
- 账户:读取
- 项目:读取
- 仓库:读取
3. 项目 API 使用文档
3.1 API 认证
Bitbucket 备份工具通过 Bitbucket API 获取仓库列表。您可以使用用户名和密码进行认证,或者使用 OAuth 认证。以下是两种认证方式的详细说明:
3.1.1 用户名和密码认证
您需要提供 Bitbucket 的用户名和密码。密码可以是您的登录密码,也可以是应用密码。应用密码必须具有读取仓库的权限。
3.1.2 OAuth 认证
您需要提供 OAuth 密钥和密钥的密钥。确保您已经创建了 OAuth 消费者,并且该消费者具有必要的权限。
3.2 仓库备份
Bitbucket 备份工具会根据本地仓库的存在情况执行不同的操作:
- 如果本地仓库不存在,工具会克隆远程仓库到指定的本地备份目录。
- 如果本地仓库已经存在,工具会执行
hg pull(针对 Mercurial 仓库)或git remote update(针对 Git 仓库)来更新本地仓库。
4. 项目安装方式
4.1 通过 pip 安装
您可以通过 pip 命令直接从 GitHub 仓库安装 Bitbucket 备份工具。以下是安装命令:
pip install -U https://github.com/samkuehn/bitbucket-backup/archive/master.zip
4.2 依赖项安装
在安装过程中,确保您的系统已经安装了 requests-oauthlib 库,以便支持 OAuth 认证。您可以通过以下命令安装该依赖项:
pip install requests-oauthlib
4.3 SSH 密钥配置
为了能够成功克隆和更新仓库,您需要确保已经将 SSH 密钥上传到 Bitbucket。这是克隆和更新操作的必要条件。
总结
Bitbucket 备份工具是一个简单易用的 Python 脚本,能够帮助您轻松备份 Bitbucket 上的所有仓库。通过本文档,您可以快速了解如何安装、配置和使用该工具,确保您的代码安全无忧。
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