Python学习资源项目教程
2025-04-21 17:20:53作者:申梦珏Efrain
1. 项目目录结构及介绍
该项目目录结构如下:
Learning_Python/
├── docs/
│ ├── _build/
│ └── docs_backup/
├── requirements.txt
├── setup.py
├── plymi.yml
├── .gitignore
├── LICENSE.txt
├── README.md
└── src/
└── plymi/
docs/: 包含构建后的HTML文件,用于在本地或GitHub Pages上查看。_build/: 构建过程中生成的中间文件。docs_backup/: 用于备份旧的构建文件。requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。setup.py: Python包配置文件,用于安装项目作为Python包。plymi.yml: Jupyter笔记本配置文件。.gitignore: Git忽略文件列表,用于指定不需要提交到版本库的文件。LICENSE.txt: 项目许可证文件。README.md: 项目说明文件,包含项目介绍和使用说明。src/: 源代码目录,包含项目的Python代码。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过src/plymi/目录下的Python脚本进行。通常,启动文件可能是一个名为main.py或__init__.py的Python脚本。在这个项目中,具体的启动方式在README.md中有详细说明,通常是通过构建项目文档来启动。
例如,以下命令用于从源代码生成HTML文档:
import plymi
plymi.convert_src_to_html("./Python")
这行代码会在本地生成一个可供浏览器查看的HTML文档。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过plymi.yml和setup.py两个文件进行。
-
plymi.yml: 此文件是Jupyter笔记本的配置文件,它可能包含了一些关于如何处理Jupyter笔记本的设置,例如配置Jupyter笔记本的执行环境等。 -
setup.py: 这是Python包的标准配置文件,它定义了项目的名称、版本、作者、依赖项等信息。以下是一个简单的setup.py示例:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='Learning_Python',
version='0.1',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'sphinx==4.4.0',
'jupytext==1.13.6',
'nbsphinx==0.8.8',
'pandoc==2.1.3',
'sphinx_rtd_theme==1.0.0',
'ipykernel==6.7.0',
'numpy',
'matplotlib',
],
)
这个文件告诉Python包管理器如何安装和卸载项目,以及项目依赖哪些包。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0125
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
436
3.32 K
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++
771
382
Ascend Extension for PyTorch
Python
246
283
暂无简介
Dart
699
162
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
273
328
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
272
125
🎉 (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
1.23 K
677
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
139
871