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。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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