Узнайте о проверке кода в Bitbucket Cloud | Atlassian Git Tutorial

Bitbucket: что это за облачный хостинг от atlassian – разбираем приватный репозиторий

Bitbucket (secondary)

Create a repo online called testbucket and then in Terminal:

Bitbucket | git-решение для профессиональных команд

Bitbucket overview | bitbucket

Built for continuous delivery

Bitbucket Deployments is built for teams doing continuous delivery, which generally means deploying to SaaS/web environments at least once per week, and preferably much more often. We believe this is the future of software development, and want to help as many teams get there as possible.

The key tenet of continuous delivery is keeping your code always releasable. In Bitbucket, that means you are doing feature branches with branch-based validation (automated/manual testing and code review), then merging to the default main branch with release-ready code that is automatically or manually deployed.

If you’re always keeping your main branch releasable, this implies:

• you should fix problems on your main branch and redeploy it, rather than deploying hot-fixes built on other branches into your environments

• your build pipeline should be fast enough that running tests before deployment is a natural part of making sure your changes haven’t broken anything

• if promoting builds through environments is a part of your normal process, you should also do it in an emergency, and optimize your normal process to be able to handle this.

Another common prerequisite is to use feature toggle or feature flags to make new functionality available independent of new code going out.

Github (default)

Create a repo online called testmulti (or one of your choosing), then in Terminal,
create your repository:

Use artifact-based deployments instead of branch-based deployments.

Although Pipelines fully supports branch-based deployment as well, we recommend using manual steps with artifact promotion as a safer method of deploying the same artifact to multiple environments. Rebuilding the branch for each deployment can result in slight differences of code (e.g. dependency versions) between environments.

Why not more environments?

Bitbucket Deployments is designed to track the history of shared environments, so this excludes a few things you might expect:

• Feature- or dev-specific environments don’t benefit as much from long-term tracking as shared environments, so we have not included them for now.

• Production rollout strategies like blue-green or canary deployments should be considered a single production deployment in Bitbucket, rather than two distinct deployments or environments. We have decided to model your production environment as a single unit whose code changes can be tracked on a longer timeframe, as we believe this provides the most benefit to the team. Introducing detailed deployment rollout information would obscure and complicate things, and duplicate the information that your rollout orchestration tool provides.

• Geographic regions are not currently handled, and we see this as an area for potential future improvements. We are open to suggestions on how best to fit this into Bitbucket Deployments.

Outside of those, we’re looking to understand where more than three shared environments makes sense. It seems that most teams operating in this kind of model are struggling with complexity and having an unclear pipeline for getting code into production.

Note: you can continue deploying code using Bitbucket Pipelines but not actually tracking deployments (i.e. don’t put the deployment attribute on your step) if you have more than the three environments we provide, or your environment names do not match the ones provided.

За жизнь

Самое время добавить немного

магии

теории – единственной и достаточной для продуктивной работы с Git. Все файлы в рабочем каталоге, в котором мы создали репозиторий, могут быть либо под версионным контролем, то есть фактически входить в репозиторий Git, либо быть неотслеживаемыми, то есть не входить в репозиторий. В нашем случае все файлы, присутствующие в данный момент в директории, мы добавили в репозиторий командой

git add *

, при этом если бы мы хотели добавить, например, только файлы с расширением html, мы могли бы внести их в репозиторий командой

git add *.html

Все отслеживаемые файлы могут находиться в трех состояниях – неизмененном (то есть с момента последнего коммита мы этот файл не трогали), измененном (с момента последнего коммита мы внесли изменения, но Git об этом еще не знает) или подготовленном к коммиту (это измененный файл, о котором мы рассказали Git). Таким образом, вот жизненный цикл файла в репозитории:

1. Добавление файла в репозиторий – файл имеет статус «неизмененный»2. Файл изменен, но мы не сообщили об этом Git – файл имеет статус «измененный»3. Мы сообщаем соответствующей командой Git об изменении файла – файл получает статус «подготовленного к коммиту»4. Мы делаем коммит, после которого файл снова получает статус «неизменённого». Затем цикл повторяется.

При этом важно понимать, что все эти действия сейчас происходят локально на нашем компьютере, хранящем все версии репозитория, мы еще не производили синхронизацию с удаленным сервером Bitbucket.

Клонирование и внесение изменений в новую ветку

Если вы собираетесь добавить проверяющих для проверки и утверждения вашего кода перед слиянием, то, вероятно, вы уже клонировали репозиторий перед созданием ветки. Поэтому сейчас мы поступим так же.

Работа с git

Итак, в данный момент мы имеем чистый репозиторий с одной версией. Внесем изменения в какой-то файл репозитория и подготовим файл к коммиту:

git add FILENAME

Команда

git add

не только добавляет новый файл к репозиторию, но и отслеживает изменения в уже присутствующих в репозитории файлах. Сделаем второй коммит:

git commit -m 'вторая версия, мы внесли офигенные правки в наш проект'

Конечно, совсем необязательно запоминать все файлы, в которых мы произвели изменения с последнего коммита для того, чтобы потом перечислить их в 

git add

 (то есть подготовить к коммиту). Есть два варианта. Первый: использовать ”

git add *"

 и затем ”

git commit"

, второй короче: использовать сразу одну команду ”

git commit -a"

. В обоих случаях Git переберет все файлы каталога и подготовит к коммиту все отслеживаемые файлы, но первый вариант также добавит в репозиторий новые файлы (созданные после последнего коммита), в то время как второй вариант их проигнорирует.

Удалить файл из репозитория, то есть перевести его из отслеживаемого в неотслеживаемый, можно командой:

git rm FILENAME

Просто удаление файла в директории, без указания Git не отслеживать его, приведет к попыткам Git найти этот файл, его статус в репозитории будет «изменён, но не закоммичен». Конечно, можно удалять файлы из директории проекта, не заботясь о ручном удалении их из Git репозитория по одному – вместо этого можно выполнить одну команду:

git add -u

Кстати, узнать текущий статус по репозиторию можно командой

git status

Просмотреть историю коммитов:

git log

Как правило, в любом проекте существуют файлы, отслеживать изменения которых нет необходимости (например, это могут быть файлы кэша) – их можно добавить в список исключений, находящийся по адресу  /

.git/info/exclude

Руководство по выбору репозитория исходного кода | bitbucket

Синхронизация с bitbucket

Как мы уже говорили, вся текущая работа с репозиторием происходила на локальном компьютере без подключения к серверу Bitbucket – пришло время синхронизироваться! Для этого нужно выполнить команды, которые сообщил нам Bitbucket после создания удаленного репозитория:

Создание запроса pull для слияния изменений

Далее потребуется создать запрос pull, чтобы добавить проверяющих для проверки и утверждения вашего кода перед слиянием. Запрос pull не только инициирует проверку кода, но также позволяет просмотреть изменения по сравнению с исходным репозиторием. Кроме того, с помощью такого запроса можно без труда выполнить слияние готового кода.

Шаг 1. клонируйте репозиторий в локальную систему

Перейдем в локальную систему, чтобы приступить к работе.

1. Клонирование репозиторияВ репозитории нажмите на общей боковой панели и выберите в разделе Get to work (Приступаем к работе) пункт Clone this repository (Клонировать репозиторий).
2. Нажмите кнопку Clone in Sourcetree (Клонировать в Sourcetree).
3. Clone new (Клонировать новый)В диалоговом окне Clone New (Клонировать новый элемент) измените значение Destination Path (Путь назначения) на /first-impressions/.

4. Нажмите кнопку Clone (Клонировать).

Чтобы ознакомиться с процедурой, просмотрите раздел видео о клонировании репозитория:

Шаг 1. создайте запрос pull

Для создания запроса pull необходима ветка — вы уже создали ее ранее.

Шаг 2. выполните слияние запроса pull

Подождите! Возможно, вы заметили кнопку Merge (Слияние) в верхней части страницы. Перед тем как ее нажать, необходимо дождаться утверждения изменений. Ваши коллеги получат уведомление по электронной почте, а также увидят запрос pull в разделе Pull requests to review (Запросы pull, ожидающие проверки) дашбоарда Your work (Ваша работа).

Шаг 2. создайте ветку и переместите ее в локальную среду

Настройка репозитория завершена, и теперь начинается самое интересное. Ветки используются не только в Bitbucket, поэтому их можно создавать локально. Однако в рамках обучающего руководства мы создадим ветку в Bitbucket.

1. Нажмите Branches (Ветки) на левой панели навигации. Вы увидите, что у вас уже есть главная ветка (master).

2. Нажмите Create a branch (Создать ветку) в правом верхнем углу.

3. Введите имя ветки и нажмите Create (Создать). Если вы затрудняетесь с выбором имени, используйте, например, my-updates.

4. После создания ветки ее необходимо выбрать в локальной системе. Для этого нажмите кнопку Check out in Sourcetree (Переключить в Sourcetree).

5. В диалоговом окне Checkout Existing (Переключение существующего элемента) в Sourcetree нажмите Checkout (Переключить).

Теперь ветка существует в Bitbucket и выбрана в локальной системе. Вы можете работать с изолированным участком кода и затем опубликовать его.

Шаг 3. внесите изменения в ветку

На этом этапе вам необходимо внести в репозиторий несколько изменений. Как указано в файле, можно использовать самый нестандартный вариант организации данных или выбрать нечто попроще. Измените CSS. Добавьте новые файлы. Напишите космическую оперу. Или просто ответьте на вопросы.

Our recommended workflow

Our deployment tooling was focused on a three-environment workflow that we’ve seen commonly used in the wild. The exact names sometimes vary, but the following process is extremely common:

Some teams may skip steps in this flow (e.g. test/staging environments) or automate some of the manual steps, but we’re expecting most teams to use these steps in roughly the same order.

It’s also important to note here that features are not released directly by code deployment, but via a feature flag, once they are ready for customers to use.