如何从GitHub上托管的远程Git repo中仅下载特定文件夹或目录?

举个GitHub repo的例子:

git@github.com:foobar/Test.git

其目录结构:

Test/
├── foo/ 
│   ├── a.py
│   └── b.py   
└── bar/
    ├── c.py
    └── d.py

我只想下载foo文件夹,而不是克隆整个测试项目。


当前回答

有一个名为githubdl的Python3pip包可以做到这一点*:

export GIT_TOKEN=1234567890123456789012345678901234567890123
pip install githubdl
githubdl -u http://github.com/foobar/test -d foo

项目页面在此处

*免责声明:这个包裹是我写的。

其他回答

为了放大上面的答案,一个从真正的GitHub存储库到本地目录的真实示例是:

svn ls https://github.com/rdcarp/playing-cards/trunk/PumpkinSoup.PlayingCards.Interfaces

svn export https://github.com/rdcarp/playing-cards/trunk/PumpkinSoup.PlayingCards.Interfaces  /temp/SvnExport/Washburn

有时,一个具体的例子有助于澄清所提出的替代方案。

这些答案对我的处境都没有帮助。如果您是为Windows开发的,您可能没有svn。在许多情况下,用户也不能指望安装Git,或者因为其他原因不想下载整个存储库。回答这个问题的一些人,如威廉·范·凯维奇和阿兹塔克,制作了完成这项任务的工具。然而,如果该工具不是为您所使用的语言编写的,或者您不想安装第三方库,这些都不起作用。

然而,有一种更简单的方法。GitHub有一个API,允许您使用GET请求下载单个文件或整个目录的内容。您可以使用https://api.github.com/repos/:owner/:repo_name/contents/:path返回枚举目录中所有文件的JSON对象。枚举中包含指向文件原始内容download_url参数的链接。然后可以使用该URL下载该文件。

这是一个两步的过程,需要能够发出GET请求,但这可以在任何平台上以几乎任何语言实现。它可以用于获取文件或目录。

这是SVN优于Git的少数几个地方之一。

最终,我们倾向于三种选择:

使用wget从GitHub获取数据(使用原始文件视图)。让上游项目将所需的数据子集发布为构建工件。放弃并使用全额结账。它在第一个版本中大受欢迎,但除非您获得大量流量,否则在接下来的版本中不会太麻烦。

另一个具体示例:

就像我想从url下载“iOS Pro Geo”文件夹

https://github.com/alokc83/APRESS-Books-Source-Code-/tree/master/%20Pro%20iOS%20Geo

我可以通过

svn checkout https://github.com/alokc83/APRESS-Books-Source-Code-/trunk/%20Pro%20iOS%20Geo

注意路径中的主干

编辑:(根据Tommie C的评论)

是的,使用导出而不是签出将提供一个干净的副本,而无需额外的git存储库文件。

svn export https://github.com/alokc83/APRESS-Books-Source-Code-/trunk/%20Pro%20iOS%20Geo

已编辑:如果树/主节点不在url中,则分叉它,它将在分叉的url中。

如果在特殊情况下需要存储库中的某个文件,则会出现此问题。

这里可以找到一个简短的答案。您应该将url更改为以下格式:

https://raw.github.com/user/repository/branch/file.name

简单地解释一下,从github输入您想要的url。生吃。在url地址中的github之前,并从地址中删除blob。例如,假设您想要获取此地址中的csv文件:

https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/blob/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv

您应该将url更改为以下url:

https://raw.github.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/time_series_covid19_deaths_global.csv