bancho.py:打造属于你的osu!私服指南
2024-09-11 04:23:10作者:尤辰城Agatha
项目介绍
bancho.py 是一个由Akatsuki团队主要开发的osu!服务器实现项目,面向所有层次经验的开发者,旨在创建最容易维护、可靠且功能丰富的osu!服务器版本。该项目优化了现代Python中的可维护性,鼓励和支持那些希望托管自己osu!私人服务器实例的开发者参与进来。通过其wiki页面,你将找到运行或贡献于bancho.py所需的详细指导。
项目快速启动
要快速启动并运行bancho.py项目,请确保你已安装Python环境(推荐Python 3.8+)。然后,遵循以下步骤:
# 克隆仓库
git clone https://github.com/osuAkatsuki/bancho.py.git
cd bancho.py
# 安装依赖
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
# 配置环境(可能需要修改env.example文件为.env)
cp env.example .env
# 运行服务器
python pymain.py
请注意,实际部署前应仔细阅读项目的配置说明,并可能需要获取必要的osu!客户端数据以及遵守相关版权和使用政策。
应用案例和最佳实践
在部署bancho.py时,最佳实践包括:
- 安全性:确保服务器对外部访问有足够的安全措施,比如使用HTTPS。
- 性能监控:利用工具如Prometheus和Grafana来监控服务器性能。
- 扩展与负载均衡:随着用户基数的增长,考虑使用反向代理和负载均衡器来分发请求。
- 数据库优化:对于大型实例,对数据库进行定期优化,确保查询效率。
示例:自定义插件开发
bancho.py的设计允许轻松添加插件,以此增强功能。例如,开发一个简单欢迎新用户的消息插件,涉及到学习其插件系统并编写对应的Python脚本。
典型生态项目
虽然bancho.py本身是核心服务器软件,但社区可能会围绕它发展一系列辅助工具和插件,比如:
- 数据分析工具:分析玩家行为,生成统计报告。
- 插件市场:社区开发的各种插件,提供自动管理房间、定制化游戏模式等功能。
- 前端界面:定制化的web界面,便于管理服务器和玩家交互。
参与bancho.py意味着成为了一个充满活力的社区的一部分,在这里你可以找到更多样化的开源组件和集成方案,共同推动这个osu!私服平台的边界。
以上提供了关于bancho.py的基础介绍、快速入门流程、应用案例概览及生态系统的简述。深入探索和定制你的osu!私服之旅从这里开始!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
649
🎉 (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
1.06 K
614
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
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
649