Gimli 技术文档
Gimli 是一个将标记语言转换为 PDF 文件的实用工具,特别适用于生成报告等文档。它支持多种标记语言,并提供了语法高亮功能。本文将详细介绍如何安装、使用 Gimli,以及如何通过 API 进行文档转换。
1. 安装指南
通过 RubyGems 安装
推荐使用 RubyGems 安装 Gimli:
$ [sudo] gem install gimli
从源码安装
如果你想从源码安装 Gimli,可以按照以下步骤操作:
$ cd gimli/
$ bundle
$ rake install
在 Windows 上安装
在 Windows 系统上使用 Gimli 需要额外安装 wkhtmltopdf 和 which 工具:
-
安装
wkhtmltopdf:- 从 wkhtmltopdf 官网 下载并安装。
- 确保
wkhtmltopdf.exe的路径已添加到系统的$PATH环境变量中,并且位于 Ruby 目录之前。
-
安装
which命令:- 从 GnuWin32 下载并安装
which工具。 - 确保
which.exe的路径已添加到系统的$PATH环境变量中。
- 从 GnuWin32 下载并安装
2. 使用说明
基本使用
在包含标记文件的目录中运行以下命令:
$ gimli
Gimli 会将当前目录下的所有标记文件转换为 PDF 文件。
自定义样式
你可以通过添加 gimli.css 文件来自定义 PDF 的样式,或者使用 -s 参数指定其他 CSS 文件:
$ gimli -s /path/to/custom.css
指定输出目录
默认情况下,Gimli 会在当前目录下生成 PDF 文件。你可以使用 -o 参数指定输出目录:
$ gimli -o /path/to/output
处理 Jekyll 文件
如果你的标记文件包含 Jekyll 的 YAML 前端内容,可以使用 -y 参数移除这些内容:
$ gimli -y
添加封面
你可以通过 -cover 参数为文档添加封面:
$ gimli -f doc-file.md -cover cover-file.md
传递 wkhtmltopdf 参数
使用 -w 参数可以直接传递参数给 wkhtmltopdf,例如添加目录和页脚:
$ gimli -f test.md -w '--toc --footer-right "[page]/[toPage]"'
使用 Docker 容器
Gimli 提供了 Docker 容器,可以在不安装 Gimli 的情况下进行文件转换:
$ docker run -v <host_dir>:<container_dir> walle/gimli -f <container_dir>/my-file.md -o <container_dir>
其中 <host_dir> 是包含待转换文件的目录,<container_dir> 是容器内的目录。
3. API 使用文档
Gimli 提供了命令行接口,可以通过命令行参数进行配置。以下是常用的参数:
-f:指定要转换的标记文件。-o:指定输出目录。-s:指定自定义样式表。-y:移除 Jekyll 的 YAML 前端内容。-cover:指定封面文件。-w:传递参数给wkhtmltopdf。
4. 项目安装方式
Gimli 可以通过 RubyGems 或源码安装,具体步骤见 安装指南。
依赖项
Gimli 依赖于以下工具:
wkhtmltopdf:用于将 HTML 转换为 PDF。which:用于查找wkhtmltopdf的路径。
确保这些工具已正确安装并配置。
语法高亮
Gimli 支持语法高亮,使用以下语法:
def foo
puts 'bar'
end
代码块必须以三个反引号开头,后跟语言名称。支持的语法高亮语言列表请参考 coderay。
通过本文档,你应该能够顺利安装、配置并使用 Gimli 进行文档转换。如有任何问题,请参考官方文档或社区支持。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00