ERPNext_shipping 开源项目最佳实践教程
2025-05-14 02:15:45作者:钟日瑜
1、项目介绍
ERPNext_shipping 是一个基于 Frappe 框架的开源项目,旨在为 ERPNext 提供一个集成的物流与运输解决方案。该项目扩展了 ERPNext 的功能,使其能够更好地管理与物流和运输相关的流程,包括订单处理、运输跟踪、运费计算等。
2、项目快速启动
为了快速启动 ERPNext_shipping 项目,请按照以下步骤操作:
- 确保已经安装了 Python 和 Node.js。
- 克隆 ERPNext_shipping 仓库到本地环境:
git clone https://github.com/frappe/erpnext-shipping.git - 进入项目目录并安装依赖:
cd erpnext-shipping pip install -r requirements.txt - 运行开发服务器:
bench start - 打开浏览器并访问 ERPNext,按照提示完成初始化设置。
3、应用案例和最佳实践
应用案例
- 自动化订单处理:通过 ERPNext_shipping,企业可以自动化处理订单,从接收订单到生成运输单据,再到跟踪货物状态。
- 集成第三方物流服务:项目支持与第三方物流服务提供商的集成,实现无缝对接。
最佳实践
- 模块化开发:在开发新的功能时,应该遵循模块化原则,确保代码的可维护性和可重用性。
- 测试驱动开发:在添加新功能或修复问题时,应该首先编写测试用例,确保代码质量。
- 文档编写:为每个功能模块和 API 编写清晰的文档,方便其他开发者理解和协作。
4、典型生态项目
ERPNext_shipping 的生态系统包括以下项目:
- Frappe Framework:ERPNext_shipping 的基础框架,提供了强大的 web 框架和应用程序服务器。
- ERPNext:一个开源的企业资源规划(ERP)系统,为各种规模的企业提供全面的管理解决方案。
- Frappe Docker:用于简化 ERPNext 和 ERPNext_shipping 部署的 Docker 容器解决方案。
以上步骤和实践将帮助您更好地理解和应用 ERPNext_shipping 项目,以实现企业物流与运输管理的自动化和优化。
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
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-1.5暂无简介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-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
7
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
258
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
374
3.2 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
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
262
92