Bunster v0.13.0 版本发布:Shell脚本增强与功能扩展
Bunster 是一个现代化的Shell脚本工具集,旨在为开发者提供更强大、更灵活的脚本编写体验。该项目通过扩展传统Shell的功能,同时保持与现有Shell脚本的兼容性,让开发者能够以更高效的方式编写和维护脚本。
核心功能增强
本次发布的v0.13.0版本带来了多项重要功能改进,显著提升了Bunster的实用性和表达能力。
流程控制增强
新版本完善了流程控制语句的支持,现在可以在嵌套作用域中使用break
和continue
语句。这意味着开发者可以更灵活地控制循环的执行流程,特别是在处理多层嵌套循环时,能够精确地中断或继续特定层级的循环。
此外,v0.13.0正式支持了return
关键字,使得函数可以显式地返回值并提前退出。这一特性让函数设计更加符合现代编程语言的惯例,提高了代码的可读性和可维护性。
数组支持升级
v0.13.0引入了对索引数组(indexed arrays)的完整支持。开发者现在可以创建和使用标准的Shell数组,并通过下标访问数组元素。这一特性极大地扩展了Bunster处理数据集合的能力,使得批量操作和数据处理变得更加方便。
数组支持还包括了参数扩展功能,开发者可以对数组和位置参数进行各种扩展操作,如获取数组长度、切片等常见操作。
新增内置命令
新版本增加了unset
内置命令,允许开发者显式地删除变量或函数。这一功能对于内存管理和变量作用域控制非常重要,特别是在编写大型脚本时,能够帮助开发者更好地管理系统资源。
另一个重要的新增功能是内置的标志解析器。开发者现在可以方便地解析命令行参数,支持短选项(-f)、长选项(--file)以及带值的选项。这一功能大大简化了命令行工具的开发过程,无需依赖外部工具就能实现复杂的参数解析逻辑。
改进与优化
除了上述主要功能外,v0.13.0还包含了一些重要的改进和错误修复:
- 修复了在获取本地已有包时跳过写入bunster.yml文件的问题
- 解决了复合语句中注释识别的问题
- 更新了版权日期信息
- 新增了Homebrew安装支持,方便macOS用户通过brew安装Bunster
总结
Bunster v0.13.0版本通过引入数组支持、完善流程控制、增加内置命令等功能,显著提升了脚本编写的灵活性和表达能力。这些改进使得Bunster在保持Shell脚本简洁性的同时,提供了更接近现代编程语言的开发体验。
对于Shell脚本开发者来说,这些新特性将大大提升开发效率,特别是在需要处理复杂逻辑或大量数据时。内置的标志解析器更是为开发命令行工具提供了开箱即用的解决方案,减少了对外部依赖的需求。
随着这些功能的加入,Bunster正逐步成为一个功能全面、易于使用的Shell脚本增强工具,值得开发者在日常工作中尝试和采用。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0298- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









