quickjs-go 的项目扩展与二次开发
2025-05-10 22:35:04作者:宣海椒Queenly
项目的基础介绍
quickjs-go 是一个基于 Go 语言的开源项目,它将 QuickJS JavaScript 引擎与 Go 语言相结合,使得 Go 程序可以嵌入 JavaScript 环境,执行 JavaScript 代码。这个项目为需要在 Go 应用中集成 JavaScript 脚本提供了便利,特别适合需要在服务端进行动态脚本处理的应用场景。
项目的核心功能
quickjs-go 的核心功能包括:
- 在 Go 程序中嵌入 QuickJS 引擎,提供 JavaScript 执行环境。
- 允许 Go 和 JavaScript 之间进行数据交换和函数调用。
- 支持多种 JavaScript 对象类型,包括函数、数组、字符串、数字等。
- 提供了内存管理和异常处理机制,确保脚本的稳定运行。
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用了以下框架或库:
- QuickJS:一个轻量级的嵌入式 JavaScript 引擎。
- Go:Go 语言的标准库,用于实现与 QuickJS 的绑定和交互。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
quickjs-go/
├── go.mod # Go 模块定义文件
├── go.sum # Go 依赖校验文件
├── js # 存放 JavaScript 文件和相关测试脚本
│ └── ...
├── qjs # 包含与 QuickJS 引擎绑定的 Go 代码
│ ├── ...
│ └── ...
└── test # 包含测试代码
└── ...
go.mod和go.sum:定义项目依赖的 Go 模块。js目录:存放项目使用的 JavaScript 脚本和测试脚本。qjs目录:包含核心的 Go 代码,用于与 QuickJS 引擎的绑定和交互。test目录:存放测试代码,确保项目的稳定性和功能的正确性。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的 JavaScript API:根据需求,为 QuickJS 引擎扩展更多的 JavaScript API,以便在 Go 程序中调用。
- 优化性能:对现有代码进行性能分析和优化,提高 QuickJS 在 Go 环境中的执行效率。
- 跨平台支持:增强项目的跨平台兼容性,确保在不同操作系统和架构上都能良好运行。
- 错误处理和安全性:增强错误处理机制,提供更加安全的脚本执行环境。
- 社区支持和文档:建立社区,提供详细的文档和教程,帮助开发者更好地使用和扩展项目。
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
184
196
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
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
275
97
暂无简介
Dart
623
140
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
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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