Инструменты для слияния SVN
Если вы не хотите создавать структуры (например, нужен только фрагмент данных), вот подход, который нужно рассмотреть.
let jsonData = """
{ "people": ["Alice", "Bob"],
"departments": [["Accounts", "Sales"]],
"stores": [["Atlanta", "Denver"]]
}
""".data(using: .utf8)
if let jsonObject = try? JSONSerialization.jsonObject(with: jsonData!, options: []) as? [String: Any] {
if let people = jsonObject?["people"] as? [String] {
print(people)
}
if let departments = jsonObject?["departments"] as? [[String]] {
print(departments)
}
}
8 ответов
На самом деле существуют отчеты людей, использующих мерзавца-svn или мосты hg-svn, чтобы загрузить дерево, формовать слияние, затем загружают слияние. Не решает часть беспорядка, но увеличенная скорость слияния делает ее менее утомительной.
Мы всегда использовали TortoiseSVN на моей работе. Никогда не имел проблемы со слиянием, таким образом, я могу также рекомендовать это.
На какой платформе Вы работаете? На использовании Windows I TortoiseSVN для выполнения большей части diffs и слияний довольно легко. Только некоторые более сложные скрутки diffs выполняются с UltraCompare.
Я использовал svnmerge, и он помогает много. Это - утилита командной строки, таким образом, это не может быть лучший инструмент для всех, но это хорошо для меня.
Мне действительно нравится Sourcegear Diffmerge. http://www.sourcegear.com/diffmerge/
Комбинация является возможно одним из лучших и одним из наиболее используемых инструментов для non-win32. В Windows или с Вином без труда побеждает WinMerge. Некоторые альтернативы для Linux:
P.S. На самом деле в Windows инструмент слияния TortoiseSVN дает большие результаты также :)
Я недавно начал использовать новое Вне всякого сравнения 3 (для Windows и Linux). Это, кажется, последовательно принимает лучше автоматизированные решения слияния затем TortoiseSVN или KDiff3. Особенно на пробеле, я полагаю, что это происходит из-за BC3s лучшая конфигурация типа файла.
я также думаю, что его интерфейс слияния является более чистым и легче понять затем KDiff.
Я выяснил, как использовать SvnMerge, который является сценарием (сценариями) Python и имел довольно большой успех с ним. Можно погуглить для инструкций, я поставил свой блог или написал мне, и я отправлю ссылку тщеславия.