Erbium 开源项目使用指南
1. 项目介绍
Erbium 是一个基于 Python 的开源项目,旨在提供一个简单易用的框架,用于快速开发和部署 Web 应用程序。该项目采用了现代化的设计理念,支持异步编程,并且集成了多种常用的 Web 开发工具和库。Erbium 的目标是帮助开发者减少重复性工作,提高开发效率,同时保持代码的可维护性和可扩展性。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了 Python 3.7 或更高版本。你可以通过以下命令检查 Python 版本:
python --version
2.2 安装 Erbium
你可以使用 pip 来安装 Erbium:
pip install erbium
2.3 创建第一个 Erbium 应用
-
创建一个新的项目目录:
mkdir my_erbium_app cd my_erbium_app -
创建一个
app.py文件,并添加以下代码:from erbium import Erbium app = Erbium() @app.route('/') async def index(): return "Hello, Erbium!" if __name__ == '__main__': app.run() -
运行应用:
python app.py -
打开浏览器,访问
http://127.0.0.1:8000/,你应该会看到 "Hello, Erbium!" 的欢迎信息。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 异步数据库操作
Erbium 支持异步数据库操作,可以与 asyncpg 等异步数据库驱动集成。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Erbium 进行异步数据库查询:
from erbium import Erbium
import asyncpg
app = Erbium()
async def get_db_pool():
return await asyncpg.create_pool(user='user', password='password', database='database', host='127.0.0.1')
@app.route('/users')
async def get_users(request):
pool = await get_db_pool()
async with pool.acquire() as connection:
users = await connection.fetch('SELECT * FROM users')
return {"users": [dict(user) for user in users]}
if __name__ == '__main__':
app.run()
3.2 使用中间件
Erbium 支持中间件,可以在请求处理之前或之后执行一些操作。以下是一个简单的中间件示例,用于记录每个请求的处理时间:
from erbium import Erbium
import time
app = Erbium()
@app.middleware('request')
async def add_process_time_header(request):
request.ctx.start_time = time.time()
@app.middleware('response')
async def add_process_time_header(request, response):
process_time = time.time() - request.ctx.start_time
response.headers['X-Process-Time'] = str(process_time)
@app.route('/')
async def index(request):
return "Hello, Erbium!"
if __name__ == '__main__':
app.run()
4. 典型生态项目
4.1 Erbium-Auth
Erbium-Auth 是一个基于 Erbium 的身份验证库,提供了用户注册、登录、权限管理等功能。它可以帮助开发者快速集成用户认证系统,而无需从头开始编写代码。
4.2 Erbium-ORM
Erbium-ORM 是一个异步 ORM 库,专为 Erbium 设计。它支持多种数据库,如 PostgreSQL、MySQL 等,并提供了简洁的 API 用于数据库操作。
4.3 Erbium-Admin
Erbium-Admin 是一个管理后台生成器,基于 Erbium 框架。它可以根据数据库结构自动生成管理后台,支持 CRUD 操作,极大地简化了后台管理系统的开发。
通过这些生态项目,开发者可以进一步扩展 Erbium 的功能,满足更复杂的应用需求。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00