ASFQuart 开源项目教程
2024-09-02 00:40:24作者:魏侃纯Zoe
1. 项目的目录结构及介绍
ASFQuart 项目的目录结构如下:
infrastructure-asfquart/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── asfquart/
│ ├── __init__.py
│ ├── auth.py
│ ├── config.py
│ ├── app.py
│ └── ...
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_auth.py
│ └── ...
└── ...
目录结构介绍
pyproject.toml: 项目的配置文件,包含项目依赖、构建工具等信息。README.md: 项目说明文档,介绍项目的基本信息和使用方法。asfquart/: 项目的主要代码目录,包含应用的核心逻辑。__init__.py: 模块初始化文件。auth.py: 权限控制模块,提供 OAuth 支持。config.py: 配置文件处理模块。app.py: 应用启动文件。
tests/: 测试代码目录,包含各种测试用例。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 asfquart/app.py,其主要内容如下:
from quart import Quart, jsonify
from asfquart.auth import require
app = Quart(__name__)
@app.route('/')
async def index():
return jsonify({"message": "Hello ASFQuart!"})
@app.route('/secret')
@require('committer')
async def secret():
return jsonify({"message": "This is a secret message for committers!"})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
启动文件介绍
Quart是 ASFQuart 基于的异步 Web 框架。app是应用实例,通过Quart(__name__)创建。@app.route('/')定义了一个路由,访问根路径时返回一个 JSON 消息。@app.route('/secret')定义了一个需要权限的路由,通过@require('committer')装饰器限制访问。if __name__ == '__main__':用于在直接运行脚本时启动应用。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 pyproject.toml,其主要内容如下:
[tool.poetry]
name = "infrastructure-asfquart"
version = "0.1.0"
description = "Apache infrastructure project based on Quart"
authors = ["Apache Infrastructure Team <infrastructure@apache.org>"]
license = "Apache-2.0"
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.8"
quart = "^0.16.1"
asfquart = { path = "asfquart", develop = true }
[tool.poetry.dev-dependencies]
pytest = "^6.2"
[build-system]
requires = ["poetry-core>=1.0.0"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"
配置文件介绍
[tool.poetry]部分定义了项目的基本信息,如名称、版本、描述、作者和许可证。[tool.poetry.dependencies]部分定义了项目的依赖,包括 Python 版本和所需的库。[tool.poetry.dev-dependencies]部分定义了开发依赖,如测试工具pytest。[build-system]部分定义了构建系统的要求和后端。
通过以上内容,您可以了解 ASFQuart 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息,从而更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0537
MiniMax-H3MiniMax H3 是一个通用的全模态生成系统。它支持对由文本、图像、视频和音频组成的多模态上下文进行统一理解,并能生成分辨率高达 2K、时长可达 15 秒的带原生立体声音频的视频。得益于面向任务泛化的系统设计,H3 在预训练阶段就已具备广泛的多模态上下文理解与生成能力,能够出色地执行复杂的多模态指令。Python00
Kimi-K3Kimi K3 是Kimi能力最强的模型:这是一个拥有 2.8 万亿参数的混合专家(MoE)模型,具备原生视觉理解能力,并支持 100 万 token 的上下文窗口。Python00
DataFlow基于大模型算子和工作流的高效文本大模型训练数据合成框架Python05
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown01
py-xiaozhi基于Python的Xiaozhi AI,适用于想要完整Xiaozhi体验而无需拥有专用硬件的用户。Python01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
33
16
暂无描述
Markdown
843
5.64 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
507
539
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
832
1.26 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.03 K
2.43 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
836
1.66 K
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
497
337
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.15 K
844
An open-source AI Agent for HarmonyOS applcation development.
TypeScript
455
137
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
751
386