`RobustPython` 开源项目教程
2024-08-26 22:45:20作者:姚月梅Lane
项目目录结构及介绍
仓库 RobustPython 是基于《Robust Python》这本书的代码示例集。以下是一般性的目录结构概览,具体细节可能会有所变动:
├── README.md # 项目介绍和快速指南
├── LICENSE # 许可证文件,采用MIT License
├── src # 核心源码目录
│ ├── chapter_1 # 第一章的相关代码示例
│ │ └── example.py
│ ├── ...
│ └── chapter_n # 第n章的代码示例
│ └── example.py
├── tests # 测试代码,确保书中的例子正确运行
│ ├── test_chapter_1.py
│ └── ...
├── requirements.txt # 项目的依赖列表
├── environments # 可能存在的虚拟环境配置或要求文件
└── documentation # 文档相关,可能包含额外的说明或API文档
说明: 每个章节的代码示例被组织在单独的子目录下,便于读者跟随书中内容进行学习和实践。
项目的启动文件介绍
项目本身主要是以教育为目的的代码集合,没有一个单一的“启动文件”来统一开始运行整个项目。然而,每章的代码示例通常会有其独立的入口脚本(如上述目录结构中提到的example.py)。为了运行特定示例,用户需直接执行相关文件。例如,若要查看第一章的示例,通常命令将是:
python src/chapter_1/example.py
请注意,实际操作前,应确保已安装所有必要的依赖项,这通常通过阅读requirements.txt并使用pip安装来完成:
pip install -r requirements.txt
项目的配置文件介绍
对于配置,考虑到这是一个基于书籍的代码库,配置文件主要可能是requirements.txt用于记录项目所需的Python包版本。此外,如果项目在开发过程中使用了特定的环境管理工具(如conda或不同版本的Python虚拟环境),则相关的环境配置文件可能会位于environments目录或其他指定位置,但根据提供的信息,这个具体的项目并没有明确提及复杂的配置文件。因此,配置管理相对简单,侧重于第三方库的版本控制而非复杂的应用级配置。
以上是对RobustPython项目的基本结构、启动方法和配置概述,适合想要深入学习《Robust Python》一书内容的开发者参考和实践。
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
639
246
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
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
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!
C
1.03 K
470
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
364
3.02 K