Buf 项目使用教程
1. 项目介绍
Buf 是一个用于 Protocol Buffers(Protobuf)和 gRPC 的开发工具,旨在简化 Protobuf 文件的管理和使用。Buf 提供了强大的命令行工具(CLI),帮助开发者进行 Protobuf 文件的格式化、验证、生成代码等操作。Buf 还集成了 Buf Schema Registry(BSR),提供了一个集中式的 Protobuf 管理平台,支持版本控制、依赖管理等功能。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Buf
你可以通过 Homebrew 在 macOS 或 Linux 上安装 Buf:
brew install bufbuild/buf/buf
安装完成后,你可以通过以下命令验证安装是否成功:
buf --version
2.2 初始化项目
在你的项目目录下,运行以下命令初始化 Buf 配置文件:
buf init
这将在项目根目录下生成一个 buf.yaml 配置文件。
2.3 格式化 Protobuf 文件
假设你有一个 example.proto 文件,你可以使用 Buf 对其进行格式化:
buf format -w example.proto
2.4 生成代码
使用 Buf 生成代码非常简单。假设你有一个 example.proto 文件,你可以使用以下命令生成代码:
buf generate
Buf 会根据 buf.gen.yaml 配置文件中的设置生成相应的代码。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 使用 Buf 进行代码生成
Buf 支持多种代码生成插件,例如 gRPC、Go、Java 等。你可以在 buf.gen.yaml 文件中配置所需的插件:
version: v1
plugins:
- name: go
out: gen/go
opt: paths=source_relative
- name: java
out: gen/java
然后运行 buf generate 命令,Buf 会自动生成相应的代码。
3.2 使用 Buf Schema Registry
Buf Schema Registry(BSR)是一个集中式的 Protobuf 管理平台,支持版本控制和依赖管理。你可以通过 Buf CLI 将你的 Protobuf 文件推送到 BSR:
buf push
推送后,其他开发者可以通过 BSR 获取你的 Protobuf 文件,并生成相应的代码。
4. 典型生态项目
4.1 gRPC
Buf 与 gRPC 紧密集成,支持生成 gRPC 服务端和客户端代码。通过 Buf,你可以轻松管理 gRPC 服务的 Protobuf 定义,并生成相应的代码。
4.2 Go
Buf 提供了对 Go 语言的强大支持,可以生成符合 Go 语言规范的 Protobuf 代码。通过 Buf,你可以确保生成的代码风格一致,并且符合最佳实践。
4.3 Java
Buf 也支持生成 Java 代码,适用于需要使用 Protobuf 的 Java 项目。通过 Buf,你可以轻松管理 Protobuf 定义,并生成高质量的 Java 代码。
通过以上步骤,你可以快速上手使用 Buf 进行 Protobuf 和 gRPC 的开发,并充分利用 Buf 提供的强大功能。
kernelopenEuler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。C0111
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00