Flask-MonitoringDashboard 项目教程
1. 项目目录结构及介绍
Flask-MonitoringDashboard 项目的目录结构如下:
Flask-MonitoringDashboard/
├── config/
│ ├── __init__.py
│ ├── config.cfg
│ └── install.sh
├── docs/
│ ├── ...
├── flask_monitoringdashboard/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
├── migration/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── readthedocs.yaml
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── Procfile
├── README.md
├── codecov.yml
├── config.cfg
├── requirements-dev.txt
├── requirements-micro.txt
├── requirements.txt
├── setup.py
目录结构介绍
-
config/: 包含项目的配置文件和安装脚本。
config.cfg: 项目的配置文件。install.sh: 安装脚本,用于设置开发环境。
-
docs/: 包含项目的文档文件。
-
flask_monitoringdashboard/: 包含 Flask-MonitoringDashboard 的核心代码。
__init__.py: 模块初始化文件。- 其他文件和目录包含项目的具体实现代码。
-
migration/: 包含数据库迁移相关的文件。
-
tests/: 包含项目的测试代码。
-
.gitattributes: Git 属性配置文件。
-
.gitignore: Git 忽略文件配置。
-
readthedocs.yaml: Read the Docs 配置文件。
-
LICENSE: 项目许可证文件。
-
MANIFEST.in: 打包清单文件。
-
Procfile: Heroku 配置文件。
-
README.md: 项目介绍和使用说明。
-
codecov.yml: Codecov 配置文件。
-
config.cfg: 项目的配置文件。
-
requirements-dev.txt: 开发依赖文件。
-
requirements-micro.txt: 微服务依赖文件。
-
requirements.txt: 项目依赖文件。
-
setup.py: 项目安装脚本。
2. 项目启动文件介绍
项目的启动文件主要是 setup.py 和 flask_monitoringdashboard/__init__.py。
setup.py
setup.py 是 Python 项目的标准安装脚本,用于定义项目的元数据和依赖项。通过运行 python setup.py install 可以安装项目。
flask_monitoringdashboard/__init__.py
__init__.py 文件是 Flask-MonitoringDashboard 模块的初始化文件,包含了模块的入口点和初始化逻辑。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 config/config.cfg 和 config.cfg。
config/config.cfg
config/config.cfg 是项目的配置文件,包含了项目的各种配置选项,如数据库连接、监控级别等。
config.cfg
config.cfg 是项目的配置文件,包含了项目的各种配置选项,如数据库连接、监控级别等。
通过配置文件,可以灵活地调整 Flask-MonitoringDashboard 的行为,以适应不同的应用场景。
以上是 Flask-MonitoringDashboard 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。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00