从 GitHub 无缝迁移到 GitLab：分步指南

GitLab 的内置导入程序允许将 GitHub 项目自动迁移到 GitLab。您可以直接从 GitLab 的项目创建 UI 访问此内置导入程序。在 UI 中，您可以选择要迁移到 GitLab 的数据。以下数据可以迁移

• 存储库描述
• Git 存储库数据
• 分支保护规则
• 协作者（成员）
• 问题
• 拉取请求
• Wiki 页面
• 里程碑
• 标签
• 发行说明内容
• 发行说明附件
• 评论附件
• 问题描述附件
• 拉取请求描述附件
• 拉取请求审查评论
• 常规问题和拉取请求评论
• Git 大文件存储 (LFS) 对象
• 拉取请求审查
• 拉取请求分配的审阅者
• 拉取请求“合并者”信息
• 拉取请求讨论中的评论回复
• 拉取请求审查评论建议
• 问题和拉取请求事件

GitHub 和 GitLab 使用不同的术语来表示相同的概念，因此在迁移过程中必须执行映射。例如，当协作者或成员被迁移时，来自 GitHub 的权限将映射到以下适当的 GitLab 角色

以下是如何在 GitLab 中引用 GitHub 中的一些术语

现在您已经知道可以导入哪些内容，让我们回顾一下执行迁移的先决条件。使用 GitLab 导入程序，您可以将项目从“GitHub.com”或“GitHub Enterprise”导入到“GitLab.com”或“自托管 GitLab”，前提是您满足以下要求

• 您必须是您要从 GitHub 导入的 GitLab 目标组的维护者。
• 存储库中的每个 GitHub 作者和受让人必须在 GitHub 上拥有一个公开的电子邮件地址，该地址应与其 GitLab 电子邮件地址匹配。
• GitHub 帐户必须具有公开的电子邮件地址。
• 您必须在 GitLab 上启用 GitHub 导入源（仅在自托管 GitLab 中）。

迁移用户时，GitLab 使用 GitHub 中的公开电子邮件地址在 GitLab 上使用相同的电子邮件地址验证用户。由于电子邮件所有权是唯一的，因此 GitLab 验证有助于确认您已设置具有有效权限的有效用户。

让我们看一下如何执行迁移。

我将迁移我的项目，即 Reddit 情感分析器，从 GitHub 迁移到 GitLab。Reddit 情感分析器包含一个拉取请求（在 GitLab 中称为合并请求）、问题和评论。

1. 使用 项目创建界面 在 GitLab 中创建一个项目。
2. 选择“导入项目”框。这使您可以从外部源迁移数据。
3. 在“从导入项目”下，单击“GitHub”按钮。这将带您进入“使用 GitHub 身份验证”页面。
4. 单击“使用 GitHub 身份验证”按钮。如果您愿意，您也可以指定来自 GitHub 的 个人访问令牌，并使用“repo 范围”。这将带您进入 GitHub 授权应用程序。在“授权 GitLab.com”页面上，您可以授予对您要迁移的项目的 GitHub 组织 的访问权限。
5. 单击您要迁移的项目的组织的“授予”按钮。
6. 单击“授权 gitlabhq”按钮以授予 GitLab 对所选组织的访问权限。然后您将被带到导入选择页面。
7. 从这里，您可以选择要导入的项目。

   注意：您选择的迁移项目越多，导入所需的时间就越长。

8. 接下来，设置要迁移 GitHub 项目的 GitLab 位置。
9. 单击“导入”按钮，导入过程将开始。您可以在 UI 中看到进度。导入完成后，状态将更改为“已完成”。

您现在应该在工作区中拥有导入的项目。例如，我的项目位于 https://gitlab.com/awkwardferny/reddit-sentiment-analyzer。

在检查导入的项目时，您将在 GitLab 上看到以下内容

• 存储库迁移后
• 问题迁移后
• 合并请求迁移后

从 GitHub 迁移项目后，您会注意到没有 GitHub Actions 正在运行。不用担心；手动迁移它们是一个简单的过程。让我们开始迁移 GitHub Actions 的过程。

1. 检查 .github/workflows 文件夹中的 GitHub Actions。在您刚刚导入的 项目 中，您应该看到三个 Action 文件：lint.yml、smoke.yml 和 unit.yml。让我们看一下这些文件的详细信息。
   • lint.yml：此文件包含使用 flake8 对源代码执行 lint 的 Action。此 action 使用 python:3.10 Docker 镜像，并在执行 lint 之前安装应用程序要求。
     yaml

     name: "Lint"
     
     on:
       push:
         branches: [master]
       pull_request:
         branches: [master]
     
     jobs:
       lint:
         runs-on: ubuntu-latest
         steps:
           - uses: actions/checkout@v3
           - name: Set up Python 3.10
             uses: actions/setup-python@v4
             with:
               python-version: "3.10"
           - name: Install dependencies
             run: |
               python -m pip install --upgrade pip
               pip install flake8 pytest
               if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
           - name: Lint with flake8
             run: |
               # stop the build if there are Python syntax errors or undefined names
               flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
               # exit-zero treats all errors as warnings. The GitHub editor is 127 chars wide
               flake8 . --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=127 --statistics
     

   • smoke.yml：此文件包含通过运行 CLI 帮助菜单执行冒烟测试的 Action。它使用 python:3.10 Docker 镜像，并在执行冒烟测试之前安装应用程序要求。
     yaml

     name: "Smoke Tests"
     
     on:
       push:
         branches: [master]
       pull_request:
         branches: [master]
     
     jobs:
       smoke-tests:
         runs-on: ubuntu-latest
         steps:
           - uses: actions/checkout@v3
           - name: Set up Python 3.10
             uses: actions/setup-python@v4
             with:
               python-version: "3.10"
           - name: Install dependencies
             run: |
               python -m pip install --upgrade pip
               pip install setuptools
               if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
           - name: Install Sentiment Analysis Application
             run: |
               python setup.py install
           - name: Run smoke tests
             run: |
               reddit-sentiment --help
     

   • unit.yml：此文件包含使用 pytest 执行单元测试的 Action。它使用 python:3.10 Docker 镜像，并在运行单元测试之前安装应用程序要求。
     yaml

     name: "Unit Tests"
     
     on:
       push:
         branches: [master]
       pull_request:
         branches: [master]
     
     jobs:
       unit-tests:
         runs-on: ubuntu-latest
         steps:
           - uses: actions/checkout@v3
           - name: Set up Python 3.10
             uses: actions/setup-python@v4
             with:
               python-version: "3.10"
           - name: Install dependencies
             run: |
               python -m pip install --upgrade pip
               pip install pytest
               if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
           - name: Test with pytest
             run: |
               python -m pip install --upgrade pip
               if [ -f test-requirements.txt ]; then pip install -r test-requirements.txt; fi
               pytest tests/
     

     让我们将这些 Actions 迁移到 GitLab。
2. 转到 GitLab 上最近导入的项目，并打开 Web IDE。
3. 在根目录下创建一个名为 .gitlab-ci.yml 的文件。此文件定义了 GitLab 管道。
4. 添加以下配置，这将把 GitHub Actions 作为 GitLab 管道中的作业添加。请注意描述每个部分的注释。
   yaml

   # This creates the stages in which the jobs will run. By default, all
   # jobs will run in parallel in the stage. Once the jobs are completed
   # successfully, you move on to the next stage. The way jobs run
   # is completely configurable.
   stages:
     - test
   
   # With the include statement, you can quickly add jobs that have
   # been pre-defined in external YAML files. The SAST job I've included below
   # is provided and maintained by GitLab and adds Static Application
   # Security Testing (SAST) to your pipeline.
   include:
     - template: Jobs/SAST.gitlab-ci.yml
   
   # This is the unit test job that does exactly what is defined in
   # the GitHub Action in unit.yml. You can see it uses the python:3.10
   # Docker image, installs the application dependencies, and then runs
   # the unit tests with pytest. It was added with a simple copy and
   # paste and minor syntax changes.
   unit:
     image: python:3.10
     stage: test
     before_script:
       - python -m pip install --upgrade pip
       - pip install pytest
       - if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
     script:
       - pytest tests/
   
   # This is the lint job that does exactly what is defined in the
   # GitHub Action in lint.yml. You can see it uses the python:3.10
   # Docker image, installs the application dependencies, and then
   # performs the linting with flake8. It was added with a simple copy
   # and paste and minor syntax changes.
   lint:
     image: python:3.10
     stage: test
     before_script:
       - python -m pip install --upgrade pip
       - pip install flake8
       - if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
     script:
       - flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
       - flake8 . --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=127 --statistics
   
   # This is the smoke test job that does exactly what is defined in
   # the GitHub Action in smoke.yml. You can see it uses the python:3.10
   # Docker image, installs the application dependencies, and then runs
   # the smoke tests with the Reddit sentiment analysis CLI. It was
   # added with a simple copy and paste and minor syntax changes.
   smoke:
     image: python:3.10
     stage: test
     before_script:
       - python -m pip install --upgrade pip
       - pip install setuptools
       - if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
       - python setup.py install
     script:
       - reddit-sentiment --help
   

   您可以看到，在 GitLab 中执行的脚本与 GitHub Actions 中的脚本相匹配。主要区别在于用于设置作业和阶段的语法。要详细了解如何创建和配置管道，请查看 GitLab CI/CD 文档。
5. 让我们将代码签入。在 Web IDE 中，点击“源代码管理”标签，它是侧边栏中从顶部算起的第三个图标。然后点击“提交”按钮，选择“继续”，瞧，现在你应该有一个正在运行的管道了。
6. 检查管道并确保作业正常运行。回到你的项目，点击管道图标。你可以看到我们创建的四个作业已经运行了。
7. 点击“unit”作业，你会看到单元测试已经成功运行。

    $ pytest tests/
    ============================= test session starts ==============================
    platform linux -- Python 3.10.11, pytest-7.3.1, pluggy-1.0.0
    rootdir: /builds/awkwardferny/reddit-sentiment-analyzer
    collected 2 items
    tests/test_scraper.py ..                                                 [100%]
    ============================== 2 passed in 0.09s ===============================
    Cleaning up project directory and file based variables
    00:00
    Job succeeded
   

将项目从 GitHub 迁移到 GitLab 初看起来可能很困难。但是，正如本指南所展示的，这个过程远没有那么复杂。通过适当的规划并遵循概述的步骤，迁移到 GitLab 平台可以是平稳和直接的。

这是一篇由 GitLab 赞助的文章。GitLab 是一个全面的基于 Web 的 DevSecOps 平台，提供 Git 代码库管理、问题跟踪、持续集成和部署管道功能。它提供开源和专有版本，旨在涵盖整个 DevOps 生命周期，使其成为寻求使用单一平台管理代码和运营数据的团队的热门选择。