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[git]图解git常用命令

来源:叨叨游戏网

本文图解git中最常用的命令。如果你稍微理解git的工作原理,这篇文章能够让你理解的更透彻。

基本用法

  • git add files 把当前文件放入暂存区域。
  • git commit 给暂存区域生成快照并提交。
  • git reset -- files 用来撤销最后一次git add files,你也可以用git reset 撤销所有暂存区域文件。
  • git checkout -- files 把文件从暂存区域复制到工作目录,用来丢弃本地修改。

你可以用 git reset -p, git checkout -p, or git add -p进入交互模式。

也可以跳过暂存区域直接从仓库取出文件或者直接提交代码。

  • git commit -a 相当于运行 git add 把所有当前目录下的文件加入暂存区域再运行。git commit.
  • git commit files 进行一次包含最后一次提交加上工作目录中文件快照的提交。并且文件被添加到暂存区域。
  • git checkout HEAD -- files 回滚到复制最后一次提交。

约定

后文中以下面的形式使用图片。

绿色的5位字符表示提交的ID,分别指向父节点。分支用橘色显示,分别指向特定的提交。当前分支由附在其上的HEAD标识。 这张图片里显示最后5次提交,ed4是最新提交。 master分支指向此次提交,另一个maint分支指向祖父提交节点。

命令详解

Diff

有许多种方法查看两次提交之间的变动。下面是一些示例。

Commit

提交时,git用暂存区域的文件创建一个新的提交,并把此时的节点设为父节点。然后把当前分支指向新的提交节点。下图中,当前分支是master。 在运行命令之前,master指向ed4,提交后,master指向新的节点f0cec并以ed4作为父节点。

即便当前分支是某次提交的祖父节点,git会同样操作。下图中,在master分支的祖父节点maint分支进行一次提交,生成了1800b。 这样,maint分支就不再是master分支的祖父节点。此时, (或者 ) 是必须的。

如果想更改一次提交,使用 git commit --amend。git会使用与当前提交相同的父节点进行一次新提交,旧的提交会被取消。

另一个例子是,后文讲。

Checkout

如果既没有指定文件名,也没有指定分支名,而是一个标签、远程分支、SHA-1值或者是像master~3类似的东西,就得到一个匿名分支,称作detached HEAD(被分离的HEAD标识)。这样可以很方便地在历史版本之间互相切换。比如说你想要编译1.6.6.1版本的git,你可以运行git checkout v1.6.6.1(这是一个标签,而非分支名),编译,安装,然后切换回另一个分支,比如说git checkout master。然而,当提交操作涉及到“分离的HEAD”时,其行为会略有不同,详情见在。

HEAD标识处于分离状态时的提交操作

HEAD处于分离状态(不依附于任一分支)时,提交操作可以正常进行,但是不会更新任何已命名的分支。(你可以认为这是在更新一个匿名分支。)

一旦此后你切换到别的分支,比如说master,那么这个提交节点(可能)再也不会被引用到,然后就会被丢弃掉了。注意这个命令之后就不会有东西引用2eecb

但是,如果你想保存这个状态,可以用命令git checkout -b name来创建一个新的分支。

Reset

如果给了文件名(或者 -p选项), 那么工作效果和带文件名的差不多,除了索引被更新。

Merge

merge 命令把不同分支合并起来。合并前,索引必须和当前提交相同。如果另一个分支是当前提交的祖父节点,那么合并命令将什么也不做。 另一种情况是如果当前提交是另一个分支的祖父节点,就导致fast-forward合并。指向只是简单的移动,并生成一个新的提交。

Cherry Pick

cherry-pick命令"复制"一个提交节点并在当前分支做一次完全一样的新提交。

Rebase

衍合是合并命令的另一种选择。合并把两个父分支合并进行一次提交,提交历史不是线性的。衍合在当前分支上重演另一个分支的历史,提交历史是线性的。 本质上,这是线性化的自动的

上面的命令都在topic分支中进行,而不是master分支,在master分支上重演,并且把分支指向新的节点。注意旧提交没有被引用,将被回收。

要回滚范围,使用--onto选项。下面的命令在master分支上重演当前分支从169a6以来的最近几个提交,即2c33a

同样有git rebase --interactive让你更方便的完成一些复杂操作,比如丢弃、重排、修改、合并提交。没有图片体现这些,细节看这里:

转载于:https://www.cnblogs.com/AI-Algorithms/p/3751462.html

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