探索高效终端菜单工具:pmenu
2024-09-03 09:05:10作者:廉彬冶Miranda
在日常的开发和系统管理工作中,一个高效的终端菜单工具可以极大地提升我们的工作效率。今天,我们要介绍的是一个名为 pmenu 的开源项目,它是一个动态的终端菜单工具,灵感来源于 dmenu,但完全用 Python 编写,无需任何外部依赖。
项目介绍
pmenu 是一个基于终端的动态菜单工具,它允许用户通过简单的命令行操作快速选择菜单项。无论是作为应用程序启动器,还是作为文件选择工具,pmenu 都能提供流畅的用户体验。此外,它还支持最近使用(MRU)排序,使得常用项更容易被找到。
项目技术分析
pmenu 的核心优势在于其简洁性和灵活性。它使用 Python 编写,这意味着大多数系统都可以轻松运行,无需额外安装复杂的依赖库。此外,pmenu 提供了丰富的命令行选项和键盘快捷键,使得用户可以根据自己的需求定制菜单行为。
项目及技术应用场景
pmenu 的应用场景非常广泛,包括但不限于:
- 应用程序启动器:通过
pmenu-run脚本,用户可以快速启动系统中的应用程序。 - 文件选择器:在终端中快速选择文件进行编辑或其他操作。
- Vim 插件:作为 Vim 的文件选择插件,提供类似于
CtrlP的功能。 - 系统管理:在系统管理任务中,快速选择和执行命令。
项目特点
- 无依赖:完全用 Python 编写,无需额外依赖。
- 动态菜单:支持动态生成菜单项,适应各种输入场景。
- MRU 排序:支持最近使用项排序,提高效率。
- 丰富的命令行接口:提供多种命令行选项,灵活定制。
- 键盘快捷键:支持多种键盘快捷键,操作便捷。
pmenu 是一个强大而灵活的终端菜单工具,无论你是开发者、系统管理员还是普通用户,它都能帮助你更高效地完成任务。现在就尝试使用 pmenu,体验它带来的便捷吧!
如果你对 pmenu 感兴趣,可以访问其 GitHub 页面 获取更多信息和详细的使用指南。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 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 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147