git.Repo.clone_from 进度条

时间: 2025-06-12 19:47:19 浏览: 10
### 如何在 `git.Repo.clone_from` 中显示克隆进度条 为了实现通过 GitPython 的 `git.Repo.clone_from` 方法显示克隆进度条的功能,可以通过自定义回调函数并将其传递给 `clone_from` 方法中的 `progress` 参数来完成。GitPython 提供了一个名为 `RemoteProgress` 的类,该类可以用于跟踪和报告克隆过程中的进度。 以下是完整的解决方案: #### 使用 `RemoteProgress` 类显示进度条 下面是一个示例代码片段,展示了如何利用 `RemoteProgress` 实现进度条功能[^1]: ```python from git import Repo, RemoteProgress import sys class CloneProgress(RemoteProgress): def update(self, op_code, cur_count, max_count=None, message=''): # 计算当前进度百分比 progress = (cur_count / max_count * 100) if max_count is not None else 0 # 打印进度信息到控制台 print(f"\r操作码: {op_code}, 当前计数: {cur_count}, 总计数: {max_count}, 消息: {message}, 进度: {progress:.2f}%", end='') sys.stdout.flush() # 定义目标路径和远程仓库 URL repo_url = 'https://github.com/example/repo.git' local_dir = './cloned_repo' # 调用 clone_from 并传入进度回调 Repo.clone_from(repo_url, local_dir, progress=CloneProgress()) print("\n克隆完成!") ``` 上述代码中创建了一个继承自 `RemoteProgress` 的新类 `CloneProgress`,重写了其 `update` 方法以便实时打印克隆状态更新信息。每次调用此方法时都会计算当前已完成的比例,并动态刷新屏幕上的输出以反映最新进展。 #### 设置环境变量跳过 LFS 文件下载(可选) 如果遇到大型文件存储库并且希望加快初始克隆速度,则可以在执行以上脚本之前先设置环境变量 `GIT_LFS_SKIP_SMUDGE` 来暂时禁用 LFS 对象的自动检出: ```bash export GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 ``` 这样做的效果是在首次克隆时不立即拉取所有大文件的内容,而仅保留指向这些资源的位置占位符直到真正需要用到它们为止[^4]。 ### 注意事项 - 上述 Python 程序依赖于第三方库 GitPython,请确保已安装它 (`pip install gitpython`)。 - 如果网络连接不稳定或者源地址不可达等情况发生的话,程序可能抛出异常终止运行;因此建议加入适当的错误处理机制进一步完善实际应用场合下的健壮性设计考虑。
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# Get Started ## Installation 1. clone this repo. git clone https://github.com/ShiqiYu/OpenGait.git 2. Install dependenices: - pytorch >= 1.10 - torchvision - pyyaml - tensorboard - opencv-python - tqdm - py7zr - kornia - einops Install dependenices by [Anaconda](https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html): conda install tqdm pyyaml tensorboard opencv kornia einops -c conda-forge conda install pytorch==1.10 torchvision -c pytorch Or, Install dependenices by pip: pip install tqdm pyyaml tensorboard opencv-python kornia einops pip install torch==1.10 torchvision==0.11 ## Prepare dataset See [prepare dataset](2.prepare_dataset.md). ## Get trained model - Option 1: python misc/download_pretrained_model.py - Option 2: Go to the [release page](https://github.com/ShiqiYu/OpenGait/releases/), then download the model file and uncompress it to [output](output). ## Train Train a model by CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 opengait/main.py --cfgs ./configs/baseline/baseline.yaml --phase train - python -m torch.distributed.launch [DDP](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html) launch instruction. - --nproc_per_node The number of gpus to use, and it must equal the length of CUDA_VISIBLE_DEVICES. - --cfgs The path to config file. - --phase Specified as train. - --log_to_file If specified, the terminal log will be written on disk simultaneously. You can run commands in [train.sh](train.sh) for training different models. ## Test Evaluate the trained model by CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 opengait/main.py --cfgs ./configs/baseline/baseline.yaml --phase test - --phase Specified as test. - --iter Specify a iteration checkpoint. **Tip**: Other arguments are the same as train phase. You can run commands in [test.sh](test.sh) for testing different models. ## Customize 1. Read the [detailed config](docs/1.detailed_config.md) to figure out the usage of needed setting items; 2. See [how to create your model](docs/2.how_to_create_your_model.md); 3. There are some advanced usages, refer to [advanced usages](docs/3.advanced_usages.md), please. ## Warning - In DDP mode, zombie processes may be generated when the program terminates abnormally. You can use this command [sh misc/clean_process.sh](./misc/clean_process.sh) to clear them.

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