Celery Progress 项目教程
1. 项目的目录结构及介绍
celery-progress/
├── celery_progress/
│ ├── __init__.py
│ ├── backend.py
│ ├── urls.py
│ ├── views.py
│ └── static/
│ └── celery_progress/
│ └── celery_progress.js
├── .gitignore
├── LICENSE
├── MAINTAINERS.md
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── pyproject.toml
└── setup.py
目录结构介绍
-
celery_progress/: 项目的主要代码目录,包含了实现进度条功能的核心文件。
- __init__.py: 初始化文件,使目录成为一个Python包。
- backend.py: 后端处理文件,负责记录和更新任务进度。
- urls.py: URL配置文件,定义了项目的路由。
- views.py: 视图文件,处理HTTP请求并返回响应。
- static/: 静态文件目录,包含前端所需的JavaScript文件。
- celery_progress.js: 前端JavaScript文件,负责动态更新进度条。
-
.gitignore: Git忽略文件,指定不需要版本控制的文件和目录。
-
LICENSE: 项目许可证文件。
-
MAINTAINERS.md: 维护者信息文件。
-
MANIFEST.in: 打包配置文件,指定需要包含在发布包中的文件。
-
README.md: 项目说明文件,包含项目的介绍、安装和使用说明。
-
pyproject.toml: Python项目配置文件,定义了项目的构建系统和其他元数据。
-
setup.py: 安装脚本,用于安装项目所需的依赖和配置。
2. 项目的启动文件介绍
在 celery-progress 项目中,没有明确的“启动文件”,因为该项目是一个库,而不是一个独立的应用程序。然而,如果你要在Django项目中使用 celery-progress,你需要在Django的 settings.py 文件中进行配置,并在 urls.py 中添加相应的URL配置。
启动步骤
-
安装依赖:
pip install celery-progress -
配置Django项目:
-
在
settings.py中添加celery_progress到INSTALLED_APPS:INSTALLED_APPS = [ ... 'celery_progress', ] -
在
urls.py中添加URL配置:from django.urls import path, include urlpatterns = [ ... path('celery-progress/', include('celery_progress.urls')), ]
-
-
启动Django服务器:
python manage.py runserver
3. 项目的配置文件介绍
settings.py
在Django项目中使用 celery-progress 时,需要在 settings.py 文件中进行以下配置:
INSTALLED_APPS = [
...
'celery_progress',
]
urls.py
在 urls.py 文件中添加 celery-progress 的URL配置:
from django.urls import path, include
urlpatterns = [
...
path('celery-progress/', include('celery_progress.urls')),
]
celery_progress/urls.py
celery_progress/urls.py 文件定义了项目的路由,主要用于处理进度条的更新请求。
celery_progress/views.py
celery_progress/views.py 文件包含了处理HTTP请求的视图函数,主要用于获取任务的进度信息并返回给前端。
celery_progress/static/celery_progress/celery_progress.js
celery_progress.js 文件是前端JavaScript文件,负责动态更新进度条的显示。
通过以上配置和文件的介绍,你可以顺利地在Django项目中集成和使用 celery-progress 库。
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