AssetGrid 项目下载及安装教程
2024-12-07 07:46:52作者:尤辰城Agatha
1. 项目介绍
AssetGrid 是一个自托管的数据驱动个人财务管理工具。它旨在提供一个灵活且强大的工具,能够适应多种使用场景,同时拥有一个不会妨碍用户操作的用户界面。AssetGrid 不仅支持预算管理,还可以用于跟踪未支付的账单、收据、投资,以及提取关于消费习惯的随机统计数据。
AssetGrid 的工作流程基于以下步骤:
- 导入数据:目前支持 CSV 导入和手动输入。
- 分类和处理数据:当前支持为交易分配类别,未来计划添加自定义元数据和标签。
- 自动化处理:用户可以配置自动化流程来自动处理数据。
- 浏览数据:AssetGrid 提供了一个强大的报告工具,允许用户从财务数据中提取所需信息。
2. 项目下载位置
AssetGrid 项目的源代码托管在 GitHub 上。用户可以通过以下命令克隆项目到本地:
git clone https://github.com/assetgrid/assetgridapp.git
3. 项目安装环境配置
3.1 系统要求
- 操作系统:Linux、Windows、macOS
- 运行时环境:.NET Core 运行时
- 数据库:SQLite、MySQL/MariaDB
3.2 环境配置示例
3.2.1 安装 .NET Core 运行时
在 Linux 系统上,可以通过以下命令安装 .NET Core 运行时:
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y dotnet-runtime-6.0
在 Windows 系统上,可以从 Microsoft 官方网站 下载并安装 .NET Core 运行时。
3.2.2 安装 Node.js 和 npm
AssetGrid 的前端部分使用 Node.js 和 npm 进行构建。可以通过以下命令安装 Node.js 和 npm:
sudo apt-get install -y nodejs npm
3.2.3 数据库配置
AssetGrid 支持 SQLite 和 MySQL/MariaDB。以下是配置 SQLite 的示例:
{
"ConnectionStrings": {
"DefaultConnection": "Data Source=assetgrid.db"
}
}
4. 项目安装方式
4.1 使用 Docker 安装
AssetGrid 推荐使用 Docker 进行安装。以下是一个使用 Docker Compose 的示例配置文件:
version: "3.1"
services:
assetgrid:
image: assetgrid/assetgrid
container_name: assetgrid
volumes:
- assetgrid-data:/usr/share/assetgrid/assetgrid_data
ports:
- 80:8080
volumes:
assetgrid-data:
4.2 手动安装
如果不想使用 Docker,可以手动安装 AssetGrid。首先,确保已经安装了 .NET Core 运行时和 Node.js。
- 克隆项目到本地:
git clone https://github.com/assetgrid/assetgridapp.git
cd assetgridapp
- 构建前端:
cd frontend
npm install
npm run build
- 构建后端:
cd ../backend
dotnet build
- 运行应用程序:
dotnet run --urls=http://0.0.0.0:8080/
5. 项目处理脚本
AssetGrid 提供了一些处理脚本,用于自动化数据处理。以下是一个简单的示例脚本:
#!/bin/bash
# 导入数据
python3 import_data.py
# 分类数据
python3 categorize_data.py
# 生成报告
python3 generate_report.py
这些脚本可以根据用户的具体需求进行定制和扩展。
通过以上步骤,用户可以顺利下载并安装 AssetGrid 项目,并开始使用其强大的财务管理功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
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++
850
447
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
239
100
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
10
1
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
451
180
🎉 (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
1.28 K
705