git checkout 은 보통 브랜치의 모든 구조를 가져온다. checkout 은 다음 링크 설명을 보고 이해해 보자,

• visual-git-guide:checkout

Sparse checkout 은 checkout 전체 대상중 일부 만을 checkout 할 수 있다.

git sparse checkout 기능은 Git 2.25.0 이상부터 사용이 가능하다.

Sparse checkout 이해

git 블로그 글 Bring your monorepo down to size with sparse-checkout 의 그림 설명을 빌려오자.

다음 원격 레포지토리가 있다고 가정하자

전체 디렉토리 중에서 client/android 부분만 checkout 을 하고 싶다.

다음 같이 클론을 하고 sparse-checkout 을 초기화 한 후에 대상인 client/android 디렉토리를 sparse-checkout 하면 해당 디렉토리만 다운로드한다.

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git clone https://github.com/tensorflow/examples.git
cd examples
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set client/android

sparse-checkout 을 수행하면 해당 디렉토리 컨텐츠만 남게 된다.

사용 방법

사용시 몇가지 사례가 있다.

방법1

첫번째 방법으로 git 레포지토리를 pull로 clone 한 후에 sparse-checkout 대상 파일/폴더를 지정하고 sparse-checkout 을 수행한다.

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git clone https://github.com/tensorflow/examples.git

spase-checkout 을 수행하기 위해서 초기화 하고 대상이 되는 파일/폴더를 지정한다.

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cd examples
git config core.sparseCheckout true
git sparse-checkout set lite/examples/object_detection/android_play_services
git pull origin master

희소 체크아웃을 사용하도록 git 인스턴스를 구성하면 지정한 파일/폴더만 남게 된다.

저장소에서 config core.sparseCheckout true 대신 git sparse-checkout init --cone 를 이용해도 된다.

방법2

레포지토리를 클론하지 않고 클라이언트에서 초기화 후 sparse-checkout 으로 대상 디렉토리를 지정한 후에 pull 을 수행한다.

원격 레포지토리를 지정한다.

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mkdir <repo>
cd <repo>
git init
git remote add -f origin <url>

spase-checkout 을 수행하기 위해서 초기화 하고 대상이 되는 파일/폴더를 set 으로 지정한다. 여러 파일/디렉토리를 추가할 수 있다.

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git config core.sparseCheckout true
git sparse-checkout set lite/examples/object_detection/android

pull 을 수행한다.

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git pull origin master
From https://github.com/tensorflow/examples
 * branch              master     -> FETCH_HEAD
Updating files: 100% (61/61), done.

저장소에서 config core.sparseCheckout true 대신 git sparse-checkout init --cone 를 이용해도 된다.

방법3

방법2와 동일하지만 설정 파일을 통해서 수행하는 점만 다르다.

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mkdir <repo>
cd <repo>
git init
git remote add -f origin <url>

원격 레포지토리를 지정하고 git 설정에 추가한다.

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git config core.sparseCheckout true

checkout 하려는 파일과 폴더를 sparse-checkout 파일에 추가한다. 여러 파일/디렉토리를 추가할 수 있다.

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echo "lite/examples/object_detection/android" >> .git/info/sparse-checkout
echo "lite/examples/bert_qa/android" >> .git/info/sparse-checkout

pull 을 수행한다.

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git pull origin master

함께 보면 유용한 git 명령

간단하게 빌드/테스트 를 하기위해 저장소의 특정 폴더만 clone 할 때 Swallow Clone 을 함께 이용해도 좋을 것 이다.

[git] Swallow clone

- 참고

• visual-git-guide: checkout
• Bring your monorepo down to size with sparse-checkout
• git-sparse-checkout
• git 사용, qkboo
• git 입문
• git 발전

회사 등에서 방화벽을 사용하는 경우 pip / conda 저장소에서 패키지 설치가 안되는 경우가 있다. 또한 방화벽 안에서 설치할 경우 SSL verification error 에러 발생으로 설치가 안되기도 한다. 이런 경우 직접 pip 혹은 conda 설치가 안되는 경우에 프락시 지정을 해서 사용이 가능하다.

conda proxy

.condarc 파일과 conda 명령 옵션으로 사용할 수 있다.

.condarc 파일

사용자 홈디렉토리 .condarc 파일에 proxy 구성을 한다.

• Using the .condarc conda configuration file

파일에 proxy_servers 구성해 사용한다.

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proxy_servers:
     http: http://IP_ADDRESS:8080
     https: https://IP_ADDRESS:8080

ssl_verify: SSL verification error

방화벽 때문에 파이썬 패키지를 설치할 때 SSL 인증 오류(SSL verification error)가 생겨 곤란할 때가 있다. 만약 프락시 인증서가 필요하면 pip 인증서를 추가하면 ssl verification 에러를 피할 수 있다.

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proxy_servers:
     http: http://IP_ADDRESS:8080
     https: https://IP_ADDRESS:8080
ssl_verify: %programdata%\pip\dscert.crt

conda --set 옵션 사용

설정 파일 대신 conda 명령에서 --set 옵션을 사용하면 설정 파일을 편집해서 저장이 된다.

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conda config --set [설정내용]

다음은 ssl_verify 에 pip 인증서를 추가하거나 False 로 제외하고 사용하고 있다.

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conda config --set ssl_verify False

명령에서 즉시 사용할 때는 --add 옵션을 사용한다.

pip proxy

pip 명령은 명려에서 옵션 pip proxy 옵션을 사용하거나 설정 파일 pip.ini 로 구성할 수 있다.

• pip Configuration

pip.ini

pip는 사용자 구성에서 아래 같이

• 윈도우: %HOMEPATH%\pip\pip.ini
• 리눅스/맥: $HOME/.pip/pip.conf

trusted-host 를 구성해 준다.

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[global]
proxy=http://IP_ADDRESS:8080
trusted-host = pypi.python.org
               pypi.org
               files.pythonhosted.org

ssl cert

SSL 의 경우 cert 옵션을 사용할 수 있다.

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[global]
cert=C:\Users\user\pip\cert.crt
proxy=http://IP_ADDRESS:8080
trusted-host = pypi.python.org
               pypi.org
               files.pythonhosted.org

pip 명령 사용

명령으로 직접 proxy 를 지정할 수 있다.

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pip install --proxy https://{proxy}:{port} {BINARY}

다음 같인 trusted-host 등도 지정 할 수 있다.

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pip install --upgrade --proxy https://IP_ADDRESS:8080 --trusted-host pypi.python.org --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org matplotlib numpy openpyxl xlrd xlwt pandas