Groundhog Charging System 项目启动与配置教程
2025-04-26 16:22:10作者:宣利权Counsellor
1. 项目目录结构及介绍
groundhog-charging-system/
├── Dockerfile # Docker构建文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目说明文件
├── charging-api/ # 充电API模块
│ ├── __init__.py
│ ├── app.py # API应用主文件
│ ├── config.py # 配置文件
│ └── models.py # 数据模型文件
├── charging-background/ # 后台充电管理模块
│ ├── __init__.py
│ ├── app.py # 后台应用主文件
│ ├── config.py # 配置文件
│ └── tasks.py # 后台任务文件
├── common/ # 公共模块
│ ├── __init__.py
│ └── utilities.py # 公共工具函数
├── requirements.txt # 项目依赖文件
└── tests/ # 测试模块
├── __init__.py
└── test_app.py # 应用测试文件
Dockerfile: 用于构建Docker镜像的文件。LICENSE: 项目的开源许可证。README.md: 项目介绍和文档。charging-api: 充电API模块,提供充电状态和数据的接口。charging-background: 后台充电管理模块,处理充电任务和调度。common: 公共模块,包含项目共用的工具和函数。requirements.txt: 项目所需的Python包依赖。tests: 测试模块,用于项目的单元测试。
2. 项目的启动文件介绍
充电API模块启动文件
充电API模块的启动文件位于 charging-api/app.py。
from flask import Flask
from .config import Config
from .models import db
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(Config)
# 初始化数据库
db.init_app(app)
if __name__ == "__main__":
app.run()
该文件创建了一个Flask应用实例,并加载了配置文件,然后初始化了数据库。
后台充电管理模块启动文件
后台充电管理模块的启动文件位于 charging-background/app.py。
from flask import Flask
from .config import Config
from .tasks import make_celery
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(Config)
# 初始化Celery
celery = make_celery(app)
if __name__ == "__main__":
app.run()
该文件创建了一个Flask应用实例,并加载了配置文件,然后初始化了Celery任务队列。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件位于 charging-api/config.py 和 charging-background/config.py。
这两个模块的配置文件内容相似,主要包括数据库配置、Celery配置和其他通用配置。
class Config:
SECRET_KEY = 'your_secret_key'
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///your_database.db'
CELERY_BROKER_URL = 'redis://localhost:6379/0'
CELERY_RESULT_BACKEND = 'redis://localhost:6379/0'
配置文件中定义了应用的密钥、数据库连接字符串、Celery消息代理和结果后端的配置。这些配置可以根据实际部署环境进行调整。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100