Websauna项目开发环境搭建指南
2025-06-07 18:32:37作者:段琳惟
前言
Websauna是一个基于Python的全栈Web开发框架,本文将详细介绍如何搭建Websauna的开发环境,包括系统依赖安装、项目配置、文档构建以及测试运行等方面的内容。
开发环境准备
系统要求
在开始开发Websauna之前,需要确保系统满足以下基本要求:
- 编译工具链:GCC、make等基础编译工具
- Python环境:Python 3.5及以上版本,包含开发头文件
- 虚拟环境工具:virtualenv
- 包管理工具:pip
- 版本控制工具:git
- 浏览器环境:Google Chrome及对应chromedriver
- 数据库:PostgreSQL
- 缓存系统:Redis
Ubuntu系统安装示例
对于Ubuntu/Debian系Linux发行版,可以通过以下命令安装大部分依赖:
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
build-essential \
python-dev \
python-virtualenv \
python-pip \
git \
redis-server \
postgresql
项目初始化
获取源代码
建议创建一个专门的工作目录来存放Websauna相关项目:
mkdir -p ~/Projects/Websauna
cd ~/Projects/Websauna
创建虚拟环境
使用Python 3.5创建独立的虚拟环境:
python3.5 -m venv venv
source venv/bin/activate
安装开发依赖
在虚拟环境中安装Websauna及其开发依赖:
pip install -e ".[test, dev, celery, utils, notebook]"
文档构建
Websauna使用Sphinx生成文档,构建步骤如下:
- 进入文档目录
- 执行构建命令
cd docs
make all
构建完成后,文档会生成在build/html目录下,可以通过浏览器直接打开查看。
测试环境配置
测试密钥设置
创建测试用的密钥配置文件setup-test-secrets.bash:
cat > setup-test-secrets.bash << 'EOF'
RANDOM_VALUE="x"
FACEBOOK_CONSUMER_KEY="x"
FACEBOOK_CONSUMER_SECRET="x"
FACEBOOK_USER="x"
FACEBOOK_PASSWORD="x"
export RANDOM_VALUE
export FACEBOOK_CONSUMER_KEY
export FACEBOOK_CONSUMER_SECRET
export FACEBOOK_USER
export FACEBOOK_PASSWORD
EOF
加载配置文件:
source setup-test-secrets.bash
启动Redis服务
确保Redis服务已启动:
redis-server
运行测试
Websauna使用PyTest作为测试框架,支持多种运行方式:
基本测试运行
使用Chrome浏览器运行所有测试(无头模式):
py.test --ini=websauna/conf/test.ini --splinter-webdriver=chrome --splinter-headless=true
使用Tox进行多版本测试
Tox可以测试不同Python版本的兼容性:
tox -- --ini=websauna/conf/test.ini
指定Python 3.5和Chrome浏览器:
tox -e py35 -- --ini=websauna/conf/test.ini -x --splinter-webdriver=chrome
调试单个测试用例
带调试支持运行单个测试:
py.test -s --ini=test.ini --splinter-webdriver=phantomjs -k test_login_inactive
使用不同浏览器测试
使用Firefox运行功能测试:
py.test --ini=websauna/conf/test.ini --splinter-webdriver=firefox websauna/tests/test_frontpage.py
结语
通过本文的指导,您应该已经成功搭建了Websauna的开发环境,并能够运行测试和构建文档。Websauna提供了完善的测试框架和开发工具链,为开发者提供了良好的开发体验。在实际开发过程中,可以根据项目需求灵活选择不同的测试运行方式和浏览器环境。
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
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 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 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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++
660
307
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
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
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
877
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867