Walle-Web 开源项目使用教程
2024-08-10 23:26:47作者:魏献源Searcher
1. 项目的目录结构及介绍
Walle-Web 是一个 DevOps 开源项目代码部署平台,其目录结构如下:
walle-web/
├── admin.sh
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── walle.env
├── waller.py
├── migrations/
├── requirements/
├── screenshot/
├── tests/
├── walle/
│ ├── config/
│ ├── controller/
│ ├── model/
│ ├── service/
│ ├── template/
│ ├── util/
│ └── __init__.py
├── gateway/
│ └── nginx/
├── github/
│ └── ISSUE_TEMPLATE/
主要目录介绍:
admin.sh:管理脚本。docker-compose.yml:Docker 配置文件。Dockerfile:Docker 镜像构建文件。LICENSE:项目许可证。README.md:项目说明文档。walle.env:环境配置文件。waller.py:项目启动文件。migrations/:数据库迁移文件。requirements/:项目依赖文件。screenshot/:项目截图。tests/:测试文件。walle/:项目核心代码目录。gateway/:网关配置目录。github/:GitHub 相关配置目录。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 waller.py,它负责启动整个 Walle-Web 应用。以下是 waller.py 的主要功能:
# waller.py
import os
from walle import create_app
app = create_app(os.getenv('WALLE_ENV') or 'dev')
if __name__ == '__main__':
app.run()
主要功能:
- 导入必要的模块和函数。
- 创建应用实例,并根据环境变量
WALLE_ENV选择配置。 - 启动应用。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要有两个:walle.env 和 walle/config/ 目录下的配置文件。
walle.env
这是一个环境配置文件,用于设置项目运行时的环境变量。示例如下:
WALLE_ENV=dev
DATABASE_URL=mysql+pymysql://user:password@localhost/walle
walle/config/ 目录
该目录包含不同环境的配置文件,如 dev.py、prod.py 等。每个配置文件定义了该环境下的具体配置,如数据库连接、日志级别等。
# walle/config/dev.py
import os
class Config:
SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'hard_to_guess_string'
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = os.environ.get('DATABASE_URL') or 'sqlite:///' + os.path.join(basedir, 'data-dev.sqlite')
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
主要配置项:
SECRET_KEY:应用密钥。SQLALCHEMY_DATABASE_URI:数据库连接字符串。SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS:是否跟踪数据库修改。
以上是 Walle-Web 开源项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这份教程能帮助你更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
659
150
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++
656
293
🎉 (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
1.17 K
644
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
489
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
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