Firebase Functions Rate Limiter 项目启动与配置教程
2025-05-06 11:10:59作者:曹令琨Iris
1. 项目的目录结构及介绍
firebase-functions-rate-limiter 项目是一个基于 Firebase Functions 的速率限制器,用于控制对云函数的调用频率。以下是项目的目录结构及其组成部分的介绍:
firebase-functions-rate-limiter/
├── examples/ # 示例代码目录
│ └── index.js # 示例代码文件
├── src/ # 源代码目录
│ ├── index.js # 源代码入口文件
│ ├── limiter.js # 实现速率限制逻辑的文件
│ └── types/ # TypeScript 类型定义目录
│ └── index.d.ts # 类型定义文件
├── test/ # 测试代码目录
│ └── ... # 测试文件
├── .eslintrc.json # ESLint 配置文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .npmignore # npm 忽略文件
├── .vscode/ # Visual Studio Code 配置目录
├── package.json # 项目依赖和配置文件
└── README.md # 项目说明文件
examples/:包含示例代码,用于展示如何使用速率限制器。src/:包含项目的源代码。test/:包含项目的单元测试代码。.eslintrc.json:配置 ESLint 用于代码质量检查。.gitignore:指定 Git 应该忽略的文件和目录。.npmignore:指定 npm 应该忽略的文件和目录。.vscode/:包含 Visual Studio Code 的配置文件。package.json:包含项目的元数据、依赖关系和脚本。README.md:项目的说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件位于 src/index.js,它是整个项目的入口点。以下是启动文件的基本内容:
const functions = require('firebase-functions');
const { limiter } = require('./limiter');
// 应用速率限制器中间件
exports.limiter = functions.https.onCall((data, context) => {
// 实现调用逻辑
});
在这个文件中,我们首先导入了 Firebase Functions 库和速率限制器模块。然后,我们定义了一个云函数 limiter,当它被调用时,会执行速率限制的逻辑。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 package.json,它定义了项目的依赖、脚本和元数据。以下是一些重要的配置项:
{
"name": "firebase-functions-rate-limiter",
"version": "1.0.0",
"description": "Rate limiter for Firebase Functions",
"main": "src/index.js",
"scripts": {
"start": "firebase serve",
"build": "tsc",
"test": "jest"
},
"dependencies": {
"firebase-functions": "^3.0.0"
},
"devDependencies": {
"jest": "^26.6.3",
"typescript": "^4.0.5"
}
}
name和version:定义了项目的名称和版本。description:提供了项目的简短描述。main:指定了项目的入口文件。scripts:定义了一系列的 npm 脚本,包括启动项目、构建和运行测试。dependencies:列出了项目运行所需的依赖。devDependencies:列出了开发过程中所需的依赖。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210