docs.gl 项目教程
2026-01-23 06:14:21作者:傅爽业Veleda
1. 项目目录结构及介绍
docs.gl 是一个用于生成 OpenGL 参考文档的 Python 项目。以下是项目的目录结构及其介绍:
docs.gl/
├── github/workflows/
├── el3/
├── sl4/
├── es1/
├── es2/
├── es3/
├── gl2/
├── gl3/
├── gl4/
├── html/
├── htmlmin/
├── specs/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── build.bat
├── build_full.bat
├── compile.py
├── docs.gl.psd
├── docs.gl16.psd
├── find_glsl.py
├── glsl.py
├── glsl_spec.py
├── insert_additional.py
├── make_copyright.py
├── opengl.py
├── opengl_spec.py
├── read_glsl_spec.py
├── read_spec.py
├── README.md
├── server.py
├── server.sh
├── shared.py
├── shared_glsl.py
├── start_offline_webserver.py
├── strip.py
├── TODO.md
└── htdocs/
目录结构介绍
- github/workflows/: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件。
- el3/, sl4/, es1/, es2/, es3/, gl2/, gl3/, gl4/: 这些目录包含 OpenGL 和 GLSL 命令的手册页,每个目录对应不同的 OpenGL 版本。
- html/: 包含用于编译站点的模板文件和其他资源。
- htmlmin/: 包含 HTML 文件的压缩版本。
- specs/: 包含 OpenGL 规范的 XML 文件。
- .gitignore, .gitmodules: Git 配置文件。
- build.bat, build_full.bat: Windows 下的构建脚本。
- compile.py: 主要的 Python 脚本,用于读取和处理手册页并生成静态 HTML。
- docs.gl.psd, docs.gl16.psd: 项目的 PSD 文件。
- find_glsl.py, glsl.py, glsl_spec.py, insert_additional.py, make_copyright.py, opengl.py, opengl_spec.py, read_glsl_spec.py, read_spec.py, server.py, server.sh, shared.py, shared_glsl.py, start_offline_webserver.py, strip.py: 这些是辅助 Python 脚本,用于处理手册页、生成规范数据、启动本地服务器等。
- README.md, TODO.md: 项目的说明文件和待办事项。
- htdocs/: 包含编译后的静态 HTML 文件,用于部署网站。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件是 compile.py,它是一个 Python 脚本,用于读取和处理 OpenGL 手册页并生成静态 HTML 文件。以下是启动文件的详细介绍:
compile.py
compile.py 是项目的核心脚本,负责以下任务:
- 读取每个手册页并进行处理。
- 生成静态 HTML 文件。
- 支持不同的构建选项,如
--full和--local-assets。
使用方法
python compile.py
--full: 使用 HTML 压缩和 Unicode 处理进行完整构建。--local-assets: 下载字体和 JavaScript 库,并使用本地副本构建 HTML 和 CSS。
3. 项目配置文件介绍
项目中没有传统的配置文件,但可以通过以下方式进行配置:
构建脚本
- build.bat: Windows 下的构建脚本,用于简化构建过程。
- build_full.bat: 用于完整构建的 Windows 脚本。
模板文件
- html/ 目录下的文件是模板文件,用于进一步处理手册页。模板文件中包含一些标记(如
[$current_api]),这些标记在编译过程中会被动态替换。
辅助脚本
- opengl.py, glsl.py: 包含辅助表,指定哪些命令出现在哪些版本中,以及哪些示例应该出现在哪些页面上。
- insert_additional.py, make_copyright.py, strip.py: 这些脚本用于处理手册页,可以用于额外的处理。
通过这些文件和脚本,可以对项目进行定制和配置,以满足特定的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0187
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0112
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java03
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
759
4.94 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.78 K
186
暂无简介
Dart
1 K
259
Ascend Extension for PyTorch
Python
716
866
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
854
1.91 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++
1.07 K
1.09 K
🎉 (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
1.72 K
1.02 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
674
1.32 K
openEuler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。
C
454
436