CsQuery 开源项目使用教程
2025-04-22 03:08:15作者:秋阔奎Evelyn
1. 项目目录结构及介绍
CsQuery 是一个强大的 HTML 解析库,用于在 .NET 应用程序中解析和操作 HTML 文档。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
src/CsQuery:存放 CsQuery 核心库的源代码。src/CsQuery.Tests:包含 CsQuery 的单元测试代码。src/CsQuery.Web:如果包含示例网站或Web项目,此目录会存放相关代码。docs:存放项目的文档。examples:提供一些使用 CsQuery 的示例代码。tools:可能包含构建项目所需的工具和脚本。.gitignore:定义了 Git 忽略的文件和目录。LICENSE:项目的许可协议文件。README.md:项目的说明文档。nuget:如果项目支持 NuGet 打包,此目录会包含相关文件。
2. 项目的启动文件介绍
在 CsQuery 项目中,启动文件通常是指能够运行或构建项目的入口点。如果是 Web 项目,可能是 src/CsQuery.Web 目录下的 Startup.cs 文件。以下是 Startup.cs 文件的基本内容:
public class Startup
{
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
// 添加 CsQuery 服务配置
}
public void Configure(IApplicationBuilder app, IWebHostEnvironment env)
{
// 配置 HTTP 请求管道
if (env.IsDevelopment())
{
app.UseDeveloperExceptionPage();
}
app.UseRouting();
app.UseEndpoints(endpoints =>
{
endpoints.MapControllers();
});
}
}
这个文件负责配置 Web 应用程序的依赖注入和服务,以及设置 HTTP 请求的处理管道。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常用于定义应用程序的运行时设置。在 CsQuery 项目中,配置文件可能是 appsettings.json 或 app.config 文件。
以下是 appsettings.json 文件的一个示例:
{
"ConnectionStrings": {
"DefaultConnection": "Server=.;Database=CsQueryDB;Trusted_Connection=True;MultipleActiveResultSets=true;"
},
"CsQuerySettings": {
"EnableHtmlParser": true,
"EnableXmlParser": false
}
}
在这个配置文件中,定义了数据库连接字符串以及一些 CsQuery 的特定设置。这些设置可以在应用程序运行时被访问和修改。
在 app.config 文件中,配置可能看起来像这样:
<configuration>
<connectionStrings>
<add name="DefaultConnection" connectionString="Server=.;Database=CsQueryDB;Trusted_Connection=True;MultipleActiveResultSets=true;" providerName="System.Data.SqlClient" />
</connectionStrings>
<configSections>
<section name="CsQuerySettings" type="CsQuery.CsQuerySettingsSection, CsQuery" />
</configSections>
<CsQuerySettings enableHtmlParser="true" enableXmlParser="false" />
</configuration>
这个文件包含了与 appsettings.json 类似的信息,但是使用 XML 格式进行配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217