Sigal - 简单静态图库生成器技术文档
2024-12-24 14:12:37作者:钟日瑜
1. 安装指南
环境要求
- Python 3.9 或更高版本
安装步骤
-
使用 pip 安装
pip install sigal -
从源码安装
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/saimn/sigal.git - 进入项目目录:
cd sigal - 安装依赖:
pip install -r requirements.txt - 安装 Sigal:
python setup.py install
- 克隆项目仓库:
2. 项目使用说明
基本用法
-
创建图库
- 在项目目录下创建一个包含图片的文件夹。
- 运行以下命令生成图库:
sigal build <图片文件夹路径> -o <输出目录>
-
使用主题
- Sigal 提供了三种主题:
colorbox、galleria和photoswipe。 - 在生成图库时,可以通过
--theme参数指定主题:sigal build <图片文件夹路径> -o <输出目录> --theme galleria
- Sigal 提供了三种主题:
配置文件
- Sigal 支持通过配置文件进行自定义设置。可以在项目目录下创建一个
sigal.conf.py文件,并在其中定义配置项。 - 示例配置文件:
# sigal.conf.py source = 'path/to/your/images' destination = 'output/directory' theme = 'galleria'
3. 项目API使用文档
主要API
sigal.init(config): 初始化 Sigal 配置。sigal.build(source, destination, theme): 生成图库。source: 图片文件夹路径。destination: 输出目录。theme: 主题名称。
示例
from sigal import init, build
config = {
'source': 'path/to/your/images',
'destination': 'output/directory',
'theme': 'galleria'
}
init(config)
build(config['source'], config['destination'], config['theme'])
4. 项目安装方式
通过 pip 安装
pip install sigal
从源码安装
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/saimn/sigal.git - 进入项目目录:
cd sigal - 安装依赖:
pip install -r requirements.txt - 安装 Sigal:
python setup.py install
通过以上步骤,您可以成功安装并使用 Sigal 生成静态图库。
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 StartedRust0250
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
JoyAI-VL-Interaction-Preview京东开源首个开源、视觉驱动的实时交互模型——它能实时监控视频流,并自主决定何时发言、保持沉默或委托任务。Jinja00
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 Notebook0183
MaxKB强大易用的开源企业级智能体平台Python02
note-gen一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。TSX011
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
787
5.17 K
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++
900
2.09 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++
722
1.45 K
deepin linux kernel
C
32
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
768
995
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
472
482
CANN 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 Notebook
490
183
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++
1.14 K
1.18 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
189
242
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
157
241