推荐神器:repren——强大的文件内容与命名转换工具
2024-05-20 04:25:32作者:齐添朝
在日常开发中,我们常常需要批量修改文件内容或重命名文件,然而现有的命令行工具往往满足不了所有需求。现在,让我们一起探索一个名为repren的全能利器,它能让你的文件操作变得轻松而精准。
1、项目介绍
repren 是一个基于命令行的工具,用于按照预设的正则表达式模式对文件内容进行替换,并可同时进行文件名的改名或移动操作。它的设计目标是提供一个通用且强大的文本文件重构工具,适用于各种复杂的场景。

2、项目技术分析
repren 的功能强大之处在于:
- 灵活多变:既可以做搜索替换,也能处理文件重命名,两者可以结合使用。
- 路径处理:支持全路径重命名,包括创建目录和重写目录结构。
- 正则表达式支持:支持完整的正则表达式,包括捕获组和反向替换。
- 一次性多组替换:可以同时进行多组更名,避免临时中间状态。
- 安全可靠:非破坏性模式,清晰的统计信息,备份原有文件,原子性的文件操作。
- 智能处理:支持按单词边界替换,避免分割单词;还提供了“保留原大小写”的重命名方式,方便处理标识符的不同大小写形式。
- 文档详尽:清晰易懂的说明文档,助你快速上手!
3、项目及技术应用场景
- 代码重构:在大型代码库中批量更改类名、变量名或常量名。
- 数据迁移:将一批文件中的旧URL替换为新URL,配合文件名变更。
- 版本升级:比如从v1.x到v2.0,可能需要批量更新版本号。
- 格式统一:当你的项目中有多种命名风格时,例如混合了下划线和驼峰命名,可以用repren统一它们。
- 自动化工作流:集成到持续集成(CI)流程中,自动处理源码文件。
4、项目特点
- 平台无关性:仅依赖Python 2.7+,跨平台兼容。
- 安装简单:通过pip一键安装,或者直接下载单个脚本。
- 易于使用:简单的命令行接口,提供丰富的参数选项。
- 示例丰富:官方文档附带多个实例,便于理解和实践。
如何尝试
以下是一个简单的例子,演示如何在当前目录下搜索并替换文件内容,同时重命名文件:
bash-3.2$ repren --from frobinator-server --to glurp-server --full --dry-run .
在确认无误后,去掉--dry-run即可实际执行。如果你的项目在git仓库中,你可以先用git diff检查,满意后再提交。
总结
repren 是一个卓越的文件处理工具,无论你是软件开发者还是系统管理员,都能从中受益。它的出现使得批量处理文件变得简单、安全,让程序员的生活更加便利。立即加入你的工具箱,提升工作效率吧!
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-X1-7BSpark-Prover-X1-7B 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-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B 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).Dockerfile015
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
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
695
🎉 (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
616
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
197
74
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
460