Pycharm github配置实现过程图解

Git是一个开源的分布式版本控制软件,用以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。Git 最初是由Linus Torvalds设计开发的,用于管理Linux内核开发。Git 是根据GNU通用公共许可证版本2的条款分发的自由/免费软件,安装参见:http://git-scm.com/

GitHub是一个基于Git的远程文件托管平台(同GitCafe、BitBucket和GitLab等)。

Git本身完全可以做到版本控制,但其所有内容以及版本记录只能保存在本机,如果想要将文件内容以及版本记录同时保存在远程,则需要结合GitHub来使用。使用场景:

无GitHub:在本地 .git 文件夹内维护历时文件

有GitHub:在本地 .git 文件夹内维护历时文件,同时也将历时文件托管在远程仓库

其他:

集中式:远程服务器保存所有版本,用户客户端有某个版本

分布式:远程服务器保存所有版本,用户客户端有所有版本

准备工作:

本博客是为了懒癌患者不愿意敲git命令的同学准备的,前提需要具备git和github使用经验

git下载和安装github配置免密登录SSH KEY1.创建ssh key

打开终端,输入命令:

ssh-keygen

大多数 Git 服务器都会选择使用 SSH 公钥来进行授权。系统中的每个用户都必须提供一个公钥用于授权,没有的话就要生成一个。生成公钥的过程在所有操作系统上都差不多。 首先先确认一下是否已经有一个公钥了。SSH 公钥默认储存在账户的主目录下的~/.ssh目录。进去看看

2.检查公钥

这个文件默认存在用户家目录下.ssh文件中

有.pub后缀的文件就是公钥,另一个文件则是密钥。假如没有这些文件,或者干脆连.ssh目录都没有,可以用ssh-keygen来创建。该程序在 Linux/Mac 系统上由 SSH 包提供。

查看文件内容:

添加ssh key进入github

1.登录github.com

2.找到个人主页settings

3.找到ssh and gpg keys,点击new ssh keys

添加秘钥

验证是否成功

命令行输入:

ssh -T git@github.com

成功登录:

Pycharm和github的配置

一张图就懂了!!!找到pycharm的settings

git的配置

经过这两部。pycharm和github已经关联了,接下来看下开发中是怎么用的!!

创建github仓库

看图!

找到菜单栏vcs > import into version control > share project github

此时会弹出一个框,填入github信息

点击share之后,又会弹出一个框,让你选择需要添加的文件,选择自己需要上传的文件即可

查看自己的github是否有仓库

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

时间: 2020-10-12

利用PyCharm操作Github(仓库新建、更新,代码回滚)

  Github是目前世界上最流行的代码存储和分享平台,而PyCharm是Python圈中最流行的IDE,它很好地支持了Git操作.本文将会介绍如何利用PyCharm来连接Github,同时演示Github上的仓库新建.更新,以及代码回滚.   在这之前,需要在你的电脑上安装Git,PyCharm.本文演示的系统为Windows系统,首先我们先从设置讲起. PyCharm设置   我们假定在电脑上已经安装了Git以及PyCharm.下面演示如何设置PyCharm,使其能够连接上Github.  

使用GitHub和Python实现持续部署的方法

借助 GitHub 的网络钩子webhook,开发者可以创建很多有用的服务.从触发一个 Jenkins 实例上的 CI(持续集成) 任务到配置云中的机器,几乎有着无限的可能性.这篇教程将展示如何使用 Python 和 Flask 框架来搭建一个简单的持续部署(CD)服务. 在这个例子中的持续部署服务是一个简单的 Flask 应用,其带有接受 GitHub 的网络钩子webhook请求的 REST 端点endpoint.在验证每个请求都来自正确的 GitHub 仓库后,服务器将拉取pull更改到仓

python使用心得之获得github代码库列表

1.背景 项目需求,要求获得github的repo的api,以便可以提取repo的数据进行分析.研究了一天,终于解决了这个问题,虽然效率还是比较低下. 因为github的那个显示repo的api,列出了每个repo的详细信息,而且是json格式的.现在貌似还没有找到可以分析多个json格式数据的方法,所以用的是比较蠢得splite加re的方法.如果大家有更好的方法,不发留言讨论! 2.代码 import re import os def GetUrl(num): str = os.popen("

在Pycharm中使用GitHub的方法步骤

Pycharm是当前进行python开发,尤其是Django开发最好的IDE.GitHub是程序员的圣地,几乎人人都在用. 本文假设你对pycharm和github都有一定的了解,并且希望在pycharm下直接使用github的版本控制功能. 废话不多说,下面图文详解,全是干货. 环境:pycharm 2016,git 2.8,github账户,windows7 一.配置Pycharm 不管你用哪种方法,进入pycharm的配置菜单. 选择上图中的version control.(这里插一句,不

如何使用PyCharm将代码上传到GitHub上(图文详解)

说明:该篇博客是博主一字一码编写的,实属不易,请尊重原创,谢谢大家! 一丶说明 测试条件:需要有GitHub账号以及在本地安装了Git工具,无论是Linux环境还是Windows都是一样的 如果还没有GitHub账号的同学 请查看该篇博客 https://www.jb51.net/article/135606.htm Windows Git安装:https://www.jb51.net/softjc/711624.html Linux Git安装:https://www.jb51.net/art

使用Python快乐学数学Github万星神器Manim简介

高考在即,笔者想为孩子以后能够快乐学习数学.学习编程找到一个比较合适的项目,经过一番比较发现github上的万星项目manim(https://github.com/3b1b/manim)就非常好.它能够快速构建有关数学的动画,而且非常精确形象.  安装Manim 虽然manim已经支持Python3.7的,不过安装起来还是比较麻烦,我在ubantu18.04上直接使用安装的过程如下: 1.首先尝试直接使用pip install manimlib命令安装,但是会有以下报错 Cannot unin

GitHub 热门:Python 算法大全,Star 超过 2 万

4 月 27 日,GitHub 趋势榜第 3 位是一个用 Python 编码实现的算法库,Star 数早已达到 26000+ 链接:https://github.com/TheAlgorithms/Python 这个库涵盖了多种算法和数据结构的介绍,比如: 排序算法(冒泡排序.希尔排序.插入排序.桶排序.合并排序.快速排序.堆排序.选择排序等). 查找算法(线性查找.二分查找.插值查找等) 加密算法(凯撒加密.RSA.ROT13 等) 机器学习 图 数字图像处理 动态规划 常见数据结构(队列.栈

Python算法之栈(stack)的实现

本文以实例形式展示了Python算法中栈(stack)的实现,对于学习数据结构域算法有一定的参考借鉴价值.具体内容如下: 1.栈stack通常的操作: Stack() 建立一个空的栈对象 push() 把一个元素添加到栈的最顶层 pop() 删除栈最顶层的元素,并返回这个元素 peek()  返回最顶层的元素,并不删除它 isEmpty()  判断栈是否为空 size()  返回栈中元素的个数 2.简单案例以及操作结果: Stack Operation Stack Contents Return

python算法演练_One Rule 算法(详解)

这样某一个特征只有0和1两种取值,数据集有三个类别.当取0的时候,假如类别A有20个这样的个体,类别B有60个这样的个体,类别C有20个这样的个体.所以,这个特征为0时,最有可能的是类别B,但是,还是有40个个体不在B类别中,所以,将这个特征为0分到类别B中的错误率是40%.然后,将所有的特征统计完,计算所有的特征错误率,再选择错误率最低的特征作为唯一的分类准则--这就是OneR. 现在用代码来实现算法. # OneR算法实现 import numpy as np from sklearn.da

python算法学习之计数排序实例

python算法学习之计数排序实例 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- def _counting_sort(A, B, k):    """计数排序,伪码如下:    COUNTING-SORT(A, B, k)    1  for i ← 0 to k // 初始化存储区的值    2    do C[i] ← 0    3  for j ← 1 to length[A] // 为各值计数    4    do C[A[j]] ← C[A

python算法表示概念扫盲教程

本文为大家讲解了python算法表示概念,供大家参考,具体内容如下 常数阶O(1) 常数又称定数,是指一个数值不变的常量,与之相反的是变量 为什么下面算法的时间复杂度不是O(3),而是O(1). int sum = 0,n = 100; /*执行一次*/ sum = (1+n)*n/2; /*执行一次*/ printf("%d", sum); /*行次*/ 这个算法的运行次数函数是f(n)=3.根据我们推导大O阶的方法,第一步就是把常数项3改为1.在保留最高阶项时发现,它根本没有最高阶

Python算法之求n个节点不同二叉树个数

问题 创建一个二叉树 二叉树有限多个节点的集合,这个集合可能是: 空集 由一个根节点,和两棵互不相交的,分别称作左子树和右子树的二叉树组成 创建二叉树: 创建节点 再创建节点之间的关系 Python代码示例 # !/usr/bin/env python # -*-encoding: utf-8-*- # author:LiYanwei # version:0.1 class TreeNode(object): def __init__ (self, data, left = None, righ

Python算法之图的遍历

本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及寻找图的(强)连通分量的算法 Traversal就是遍历,主要是对图的遍历,也就是遍历图中的每个节点.对一个节点的遍历有两个阶段,首先是发现(discover),然后是访问(visit).遍历的重要性自然不必说,图中有几个算法和遍历没有关系?! [算法导论对于发现和访问区别的非常明显,对图的算法讲解地特别好,在遍历节点的时候给节点标注它的发现节点时间d[v]和结束访问时间f[v],然后由这些时间的一些规律得到了不少实用的定理,本节后面介绍了部分内容,感

python算法与数据结构之冒泡排序实例详解

一.冒泡排序介绍 冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端. 二.冒泡排序原理 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这一步做完,最后的元素应该会是最大的数. 针对所有的

python算法与数据结构之单链表的实现代码

=一.链表 链表是一种物理存储单元上非连续.非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的.链表由一系列结点(链表中每一个元素称为结点)组成,结点可以在运行时动态生成.每个结点包括两个部分:一个是存储数据元素的数据域,另一个是存储下一个结点地址的指针域. 相比于线性表顺序结构,操作复杂.由于不必须按顺序存储,链表在插入的时候可以达到O(1)的复杂度,比另一种线性表顺序表快得多,但是查找一个节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间,而线性表和顺序表相应的时间复杂度分别是

Python算法中的时间复杂度问题

在实现算法的时候,通常会从两方面考虑算法的复杂度,即时间复杂度和空间复杂度.顾名思义,时间复杂度用于度量算法的计算工作量,空间复杂度用于度量算法占用的内存空间. 本文将从时间复杂度的概念出发,结合实际代码示例分析算法的时间复杂度. 渐进时间复杂度 时间复杂度是算法运算所消耗的时间,因为不同大小的输入数据,算法处理所要消耗的时间是不同的,因此评估一个算运行时间是比较困难的,所以通常关注的是时间频度,即算法运行计算操作的次数,记为T(n),其中n称为问题的规模. 同样,因为n是一个变量,n发生变化时