RDFLib JSON-LD 插件项目启动与配置教程
2025-05-19 12:42:56作者:晏闻田Solitary
1. 项目目录结构及介绍
RDFLib JSON-LD 插件项目的目录结构如下:
rdflib-jsonld/
├── docs/ # 存放项目文档
├── rdflib_jsonld/ # 包含插件的主要代码
│ ├── __init__.py # 初始化插件模块
│ ├── parser.py # JSON-LD 解析器代码
│ └── serializer.py # JSON-LD 序列化器代码
├── tests/ # 测试代码
│ ├── __init__.py
│ └── test_parser.py
├── .gitignore # 指定git忽略的文件
├── LICENSE.md # 项目许可证信息
├── MANIFEST.in # 打包时包含的文件列表
├── README.md # 项目说明文件
├── index.html # 额外的HTML文档(可能是项目主页)
├── requirements.txt # 项目依赖的Python包
├── setup.cfg # 打包和安装配置
├── setup.py # 项目安装脚本
└── tox.ini # tox测试配置文件
docs/:包含项目的文档资料,可以使用Sphinx工具生成HTML格式的文档。rdflib_jsonld/:插件的核心代码目录,包含了解析器和序列化器的实现。tests/:包含项目的测试代码,用于验证插件的正确性。.gitignore:指定Git应该忽略的文件和目录。LICENSE.md:包含了项目的许可证信息,通常为Apache、MIT等开源许可证。MANIFEST.in:定义了在打包和发布项目时要包括的文件。README.md:项目的自述文件,包含了项目的基本信息和如何使用项目。index.html:可能是项目的主页或者额外的文档。requirements.txt:列出了项目依赖的Python包,用于安装依赖。setup.cfg:包含了项目的配置信息,如项目名称、版本等。setup.py:用于安装项目的脚本。tox.ini:用于配置tox工具的测试环境。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要依赖于setup.py文件,此文件用于定义项目的包信息以及安装依赖。
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='rdflib-jsonld',
version='0.6.2',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'rdflib>=5.0.0'
],
# 其他元数据和配置
)
使用以下命令安装项目:
pip install .
或者直接从PyPI安装:
pip install rdflib-jsonld
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过setup.cfg文件进行,该文件定义了项目的基本信息和构建选项。
[metadata]
name = rdflib-jsonld
version = 0.6.2
author = Your Name
author_email = your.email@example.com
description = JSON-LD parser and serializer plugins for RDFLib
long_description = File: README.md
long_description_content_type = text/markdown
url = https://github.com/RDFLib/rdflib-jsonld
classifiers =
Programming Language :: Python :: 3
...
[options]
packages = find:
python_requires = >=3.6
install_requires =
rdflib>=5.0.0
在开发过程中,你可能需要根据项目的具体需求调整这些配置。此外,requirements.txt文件也定义了项目的依赖,这些依赖将在安装时自动解决。
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-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
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
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
373
3.18 K
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
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
261
92