当前位置: 首页 > news >正文

【Git系列】根据提交打印邮箱

💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。
img

  • 推荐:kwan 的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老
  • 导航
    • 檀越剑指大厂系列:全面总结 java 核心技术,jvm,并发编程 redis,kafka,Spring,微服务等
    • 常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,typora 等
    • 数据库系列:详细总结了常用数据库 mysql 技术点,以及工作中遇到的 mysql 问题等
    • 新空间代码工作室:提供各种软件服务,承接各种毕业设计,毕业论文等
    • 懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手不香吗?能用一个命令完成绝不用两个操作
    • 数据结构与算法系列:总结数据结构和算法,不同类型针对性训练,提升编程思维,剑指大厂

非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。💝💝💝 ✨✨ 欢迎订阅本专栏 ✨✨

博客目录

    • 1. Git 命令简介
    • 2. `git log` 命令
    • 3. 命令参数解析
    • 4. 命令的作用
    • 5. 实际应用场景
    • 6. Git 命令的扩展
    • 7. 高级格式化选项
    • 8. 与其他工具的集成
    • 9. 总结

在版本控制系统的世界里,Git 是一个强大的工具,它帮助开发者追踪和管理代码的变更历史。
在这里插入图片描述

1. Git 命令简介

Git 是一个分布式版本控制系统,它允许多个开发者在同一个项目上协作,同时保持代码的完整性和历史记录。Git 的强大之处在于它提供了丰富的命令来帮助开发者执行各种操作,从查看提交历史到合并分支,再到解决冲突等。

2. git log 命令

git log 是 Git 中最常用的命令之一,它用于显示项目的提交历史。这个命令可以以多种格式输出信息,包括提交的哈希值、作者、日期和提交信息等。

3. 命令参数解析

  • -1:这个参数告诉 Git 只显示一条提交记录。在这种情况下,我们只对最新的一条提交感兴趣。

  • --pretty=format:'%ae':这是一个格式化选项,它指定了 git log 输出的具体内容。%ae 是一个占位符,代表作者的电子邮件地址。

  • 23dd66e8:这是提交的哈希值,用于指定我们想要查看的特定提交。

4. 命令的作用

当我们运行 git log -1 --pretty=format:'%ae' 23dd66e8 命令时,Git 会查找哈希值为 23dd66e8 的提交,并只显示该提交作者的电子邮件地址。这个命令在需要快速获取特定提交作者的联系信息时非常有用。

5. 实际应用场景

假设你是一个项目维护者,需要联系某个特定提交的作者来讨论一个紧急的 bug。通过这个命令,你可以快速找到作者的电子邮件地址,而不需要查看整个提交历史。

6. Git 命令的扩展

虽然 git log -1 --pretty=format:'%ae' 23dd66e8 命令非常有用,但 Git 提供了许多其他命令和选项来增强你的工作效率。

  • git log --graph:以图形方式显示分支和合并的历史。
  • git log --oneline:将每个提交压缩成一行显示,便于快速浏览。
  • git log --author:只显示特定作者的提交。
  • git log --since, --aftergit log --until, --before:根据时间过滤提交。

7. 高级格式化选项

Git 还允许你使用更复杂的格式化选项来定制 git log 的输出。例如:

  • %h:提交的简短哈希值。
  • %an:作者的名字。
  • %ad:作者的日期。
  • %s:提交信息。

通过组合这些占位符,你可以创建自定义的日志格式,以适应你的特定需求。

8. 与其他工具的集成

Git 可以与其他工具集成,以提供更强大的功能。例如,你可以将 git log 的输出通过管道传递给其他命令,如 grep 来搜索特定的提交信息,或者使用 awk 来处理和格式化数据。

9. 总结

git log -1 --pretty=format:'%ae' 23dd66e8 是一个简单但强大的 Git 命令,它允许开发者快速获取特定提交作者的电子邮件地址。通过理解和掌握 Git 的各种命令和选项,你可以更有效地管理代码库,并与团队成员进行协作。

觉得有用的话点个赞 👍🏻 呗。
❤️❤️❤️本人水平有限,如有纰漏,欢迎各位大佬评论批评指正!😄😄😄

💘💘💘如果觉得这篇文对你有帮助的话,也请给个点赞、收藏下吧,非常感谢!👍 👍 👍

🔥🔥🔥Stay Hungry Stay Foolish 道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧!🌙🌙🌙

img

相关文章:

【Git系列】根据提交打印邮箱

💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…...

Nginx在处理客户端请求的并发性发面是否依赖Linux的多线程原理

Nginx在处理客户端请求的并发性发面是否依赖Linux的多线程原理 Nginx 在处理客户端请求的并发性方面,并不依赖于 Linux 的多线程原理。 Nginx 的并发处理主要基于 事件驱动模型 和 异步非阻塞 I/O,而不是传统的多线程或多进程模型。 Nginx 的并发处理模…...

Python生成对抗神经网络GAN预测股票及LSTMs、ARIMA对比分析ETF金融时间序列可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p38528 本文聚焦于利用生成对抗网络(GANs)进行金融时间序列的概率预测。介绍了一种新颖的基于经济学驱动的生成器损失函数,使 GANs 更适用于分类任务并置于监督学习环境中,能给出价格回…...

深入了解C++中const的用法

文章目录 一、C中的const如何理解?二、C中的const与C语言中的const有何区别?三、const与指针、引用的结合使用 一、C中的const如何理解? 在C中,const是一个关键字,用来表示常量性,意在告诉编译器某些变量或…...

【Linux金典面试题(上)】41道Linux金典面试问题+详细解答,包含基本操作、系统维护、网络配置、脚本编程等问题。

大家好,我是摇光~,用大白话讲解所有你难懂的知识点 之前写了一篇关于 python 的面试题,感觉大家都很需要,所以打算出一个面试专栏。 【数据分析岗】Python金典面试题 这个专栏主要针对面试大数据岗位、数据分析岗位、数据运维等…...

利用Python实现多元回归预测汽车价格

引言: AI技术的热门使得大家对机器学习有了更多的关注,作为与AI技术息息相关的一门课程,从头了解基础的机器学习算法就显得十分有必要,如:梯度下降,线性回归等。 正文: 本文将讲解线性回归中多元回回归的案例 机器学习大致可以分为监督学习,非监督学习、半监督学习还…...

抓包软件fiddler和wireshark使用手册

fiddler官方文档 Fiddler 抓包教程1 Fiddler 抓包教程2 wireshark抓包学习 2添加链接描述 ip 过滤 ip.src_host ip.dst_host ip.addr mac 过滤 eth.src eth.dst eth.addr 端口过滤 tcp.port tcp.srcport tcp.dstport 协议类型过滤 arp dhcp 规则组合 and or...

初识三大 Observer

文章目录 ResizeObserver、MutationObserver和IntersectionObserver用MutationObserver实现图片懒加载MutationObserver 兼容性问题IntersectionObserver 应用MutationObserver和IntersectionObserver的区别IntersectionObserver 实例示例一:图片懒加载示例二&#…...

Eclipse MAT(Memory Analyzer Tool) 使用手册

参考:JAVA内存泄露使用MAT(Memory Analyzer Tool)快速定位代码 Eclipse MAT 1.15.0提示JDK版本最低需要使用17版本的,如果不想安装可以下载ZIP包,或者使用较低版本的MAT。 为了避免下载的17版本JDK和本地环境干扰,可以直接在MAT配…...

TongWe7.0-东方通TongWeb控制台无法访问 排查

**问题描述:**无法访问TongWeb的控制台 逐项排查: 1、控制台访问地址是否正确:http://IP:9060/console #IP是服务器的实际IP地址 2、确认TongWeb进程是否存在,执行命令:ps -ef|grep tongweb 3、确认TongWeb服务启动…...

Ariba Procurement: Administration_Master data

采购主数据集成Procurement Master Data Integration 注意:并非所有元素都是必需的,数据元素的名称可能根据ERP的不同,有所不同。 Types of Master Data Accounting 在SAP Ariba中的各种会计元素字段中,填充有效值选择列表。建…...

爬虫学习案例4

爬取猪八戒网站数据:2024-12-12 使用xpath解析元素,安装依赖库 pip install lxml使用selenium步骤我的上篇博客有提到,这里就不重复了 selenium使用博客导航 # 安装pip install lxml,使用xpath from lxml import etree import time from s…...

Angular模块化应用构建详解

文章目录 前言一、理解Angular模块(NgModule)二、创建功能模块三、懒加载模块以提高性能四、共享模块五、库模块六、最佳实践与注意事项七、案例研究:重构电子商务平台结语 前言 Angular是一款由Google支持的、用于构建动态Web应用程序的前端…...

51c大模型~合集89

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12815167 #OpenAI很会营销 而号称超强AI营销的灵感岛实测成效如何? OpenAI 是懂营销的,连续 12 天发布,每天一个新花样,如今刚过一半,热度依旧不减。 毫无疑问&…...

【蓝桥杯备战】Day 1

1.基础题目 LCR 018.验证回文串 给定一个字符串 s ,验证 s 是否是 回文串 ,只考虑字母和数字字符,可以忽略字母的大小写。 本题中,将空字符串定义为有效的 回文串 。 示例 1: 输入: s "A man, a plan, a canal: Panama…...

FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性

FedAdam算法:供给方信用,数据质量;更新一致性 FedAdam算法概述 FedAdam是一种联邦学习(Federated Learning)算法。联邦学习是一种机器学习技术,它允许在多个设备或数据中心(称为客户端)上训练模型,而无需将数据集中到一个中央服务器,从而保护数据隐私。FedAdam主要用于…...

内存卡格式化后的数据恢复全攻略

一、内存卡格式化简述 内存卡,作为现代电子设备中不可或缺的存储媒介,广泛应用于手机、相机、行车记录仪等各类设备中。然而,在使用过程中,我们可能会遇到内存卡需要格式化的情况。格式化是一种将内存卡上的所有数据和文件系统清…...

介绍交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)以及交叉熵在对比学习中的应用:中英双语

中文版 本文解释 交叉熵损失(Cross-Entropy Loss),并结合对比学习的应用说明它如何工作,以及如何让正样本对更近、负样本对更远。 什么是交叉熵损失? 交叉熵损失是机器学习中常用的一种损失函数,主要用于…...

RabbitMQ的几个概念

注:这篇文章会随时添加新的内容,就是将RabbtiMQ中的概念添加到这里。助力大家的学习 自动ACK和手动ACK的区别 自动ACK和手动ACK是消息队列中两种不同的消息确认机制,它们在消息处理的可靠性和灵活性方面存在显著差异。 自动ACK&#xff08…...

Ollama部署大模型并安装WebUi

Ollama用于在本地运行和部署大型语言模型(LLMs)的工具,可以非常方便的部署本地大模型 安装 Linux curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh我是ubuntu系统安装,其他系统可以看项目的开源地址有写 GitHub - ollama/ollama: Get up and running with Llama 3, Mist…...

TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)

简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能,本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine,然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker,请使用 安装包的方式快…...

智慧医疗能源事业线深度画像分析(上)

引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施,其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入,智慧医疗能源事业线应运而生,致力于通过创新技术与管理方案,重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

2025 后端自学UNIAPP【项目实战:旅游项目】6、我的收藏页面

代码框架视图 1、先添加一个获取收藏景点的列表请求 【在文件my_api.js文件中添加】 // 引入公共的请求封装 import http from ./my_http.js// 登录接口(适配服务端返回 Token) export const login async (code, avatar) > {const res await http…...

Redis的发布订阅模式与专业的 MQ(如 Kafka, RabbitMQ)相比,优缺点是什么?适用于哪些场景?

Redis 的发布订阅(Pub/Sub)模式与专业的 MQ(Message Queue)如 Kafka、RabbitMQ 进行比较,核心的权衡点在于:简单与速度 vs. 可靠与功能。 下面我们详细展开对比。 Redis Pub/Sub 的核心特点 它是一个发后…...

快刀集(1): 一刀斩断视频片头广告

一刀流:用一个简单脚本,秒杀视频片头广告,还你清爽观影体验。 1. 引子 作为一个爱生活、爱学习、爱收藏高清资源的老码农,平时写代码之余看看电影、补补片,是再正常不过的事。 电影嘛,要沉浸,…...

jmeter聚合报告中参数详解

sample、average、min、max、90%line、95%line,99%line、Error错误率、吞吐量Thoughput、KB/sec每秒传输的数据量 sample(样本数) 表示测试中发送的请求数量,即测试执行了多少次请求。 单位,以个或者次数表示。 示例:…...

[大语言模型]在个人电脑上部署ollama 并进行管理,最后配置AI程序开发助手.

ollama官网: 下载 https://ollama.com/ 安装 查看可以使用的模型 https://ollama.com/search 例如 https://ollama.com/library/deepseek-r1/tags # deepseek-r1:7bollama pull deepseek-r1:7b改token数量为409622 16384 ollama命令说明 ollama serve #&#xff1a…...

Oracle11g安装包

Oracle 11g安装包 适用于windows系统,64位 下载路径 oracle 11g 安装包...

QT开发技术【ffmpeg + QAudioOutput】音乐播放器

一、 介绍 使用ffmpeg 4.2.2 在数字化浪潮席卷全球的当下,音视频内容犹如璀璨繁星,点亮了人们的生活与工作。从短视频平台上令人捧腹的搞笑视频,到在线课堂中知识渊博的专家授课,再到影视平台上扣人心弦的高清大片,音…...