Git ಶಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್

Git ಜೊತೆಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತಗೊಳಿಸುವುದು

ವಿಭಿನ್ನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಯೋಗವು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದು, ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾಯುವುದು, ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುವುದು, ಸಣ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶ್ರಮದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಬಹು ಶಾಖೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಮಿಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು Git ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಲೇಖನವು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆಯೇ ವಿವಿಧ ಬಿಗಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ನಾವು ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.

Git ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು

ಒದಗಿಸಲಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಬಹು Git ಶಾಖೆಗಳು, ಕಮಿಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬ್ಯಾಷ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆಗಿದ್ದು, ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಶಾಖೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ for branch in "${branches[@]}" ವಾಕ್ಯ ರಚನೆ. ಇದು ಪ್ರತಿ ಶಾಖೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ git checkout, ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೈಲ್‌ಗೆ ಮರುನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ > ಆಪರೇಟರ್. ಸುಲಭವಾದ ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಶಾಖೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಈ ವಿಧಾನವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

Git ಕಮಿಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ subprocess.run() Git ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು, ಇದರೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು capture_output=True. ದಿ decode() ವಿಧಾನವು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬೈಟ್‌ಗಳಿಂದ ಓದಲು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕಮಿಟ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ with open() ಸಂದರ್ಭ ನಿರ್ವಾಹಕ, ಸರಿಯಾದ ಫೈಲ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವುದು.

#!/bin/bash
# List of branches to test
branches=("branch1" "branch2" "branch3")
# Script to run on each branch
script="test_script.py"
for branch in "${branches[@]}"; do
  git checkout "$branch"
  python "$script" > "results_$branch.txt"
  echo "Results for $branch saved to results_$branch.txt"
done

import subprocess
commits = ["commit1", "commit2", "commit3"]
script = "test_script.py"
for commit in commits:
    subprocess.run(["git", "checkout", commit])
    result = subprocess.run(["python", script], capture_output=True)
    with open(f"results_{commit}.txt", "w") as f:
        f.write(result.stdout.decode())
    print(f"Results for {commit} saved to results_{commit}.txt")

# List of tags to test
tags=("v1.0" "v1.1" "v2.0")
# Script to run on each tag
script="test_script.py"
for tag in "${tags[@]}"; do
  git checkout "$tag"
  python "$script" > "results_$tag.txt"
  echo "Results for $tag saved to results_$tag.txt"
done

Git ಆಟೋಮೇಷನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

Git ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್‌ನ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ CI/CD (ನಿರಂತರ ಏಕೀಕರಣ/ನಿರಂತರ ನಿಯೋಜನೆ) ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು. ಒಂದು CI/CD ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಶಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ, ಕಮಿಟ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ರೆಪೊಸಿಟರಿಗೆ ತಳ್ಳಿದಾಗ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಎಲ್ಲಾ ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಜೆಂಕಿನ್ಸ್, ಗಿಟ್‌ಹಬ್ ಆಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಗಿಟ್‌ಲ್ಯಾಬ್ CI ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸುತ್ತುವರಿಯಲು ಡಾಕರ್ ಕಂಟೈನರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಡಾಕರ್‌ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ವಿಭಿನ್ನ ಶಾಖೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಮಿಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಭಿನ್ನ ಯಂತ್ರ ಸಂರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಡಾಕರ್ ಅನ್ನು ಜಿಟ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಗಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಸುತ್ತುವುದನ್ನು: Git ಜೊತೆಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು

ವಿವಿಧ Git ಶಾಖೆಗಳು, ಕಮಿಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಲ್ಲಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಷ್ ಮತ್ತು ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು CI/CD ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಡಾಕರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನವು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವೇಗವಾದ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಉತ್ತಮ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.