setup-clojure 项目使用教程
1. 项目介绍
setup-clojure 是一个 GitHub Action,用于在 GitHub Actions 中设置 Clojure 工具环境。该项目支持三大主要工具:Clojure CLI、Leiningen 和 Boot-clj,适用于 MacOS、Ubuntu 和 Windows 系统。通过这个 Action,开发者可以轻松地在 CI/CD 流程中集成 Clojure 工具,自动化构建和测试过程。
2. 项目快速启动
2.1 安装依赖
在开始使用 setup-clojure 之前,确保你的系统已经安装了以下依赖:
- bash
- curl
- rlwrap
- Java
2.2 配置 GitHub Actions 工作流
在你的 GitHub 仓库中,创建或编辑 .github/workflows/clojure.yml 文件,添加以下内容:
name: Clojure CI
on: [push, pull_request]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout code
uses: actions/checkout@v3
- name: Set up Java
uses: actions/setup-java@v3
with:
distribution: 'zulu'
java-version: '8'
- name: Set up Clojure tools
uses: DeLaGuardo/setup-clojure@v12.5
with:
cli: 'latest'
lein: 'latest'
boot: 'latest'
- name: Cache Clojure dependencies
uses: actions/cache@v3
with:
path: |
~/.m2/repository
~/.gitlibs
~/deps.clj
key: cljdeps-${{ hashFiles('deps.edn') }}
- name: Run Clojure tests
run: clojure -X:test
2.3 触发工作流
提交并推送你的更改,GitHub Actions 将自动触发并执行上述工作流。你可以在 GitHub 仓库的 Actions 标签页中查看工作流的执行情况。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 自动化测试
在 CI/CD 流程中集成 Clojure 工具,可以自动化执行测试,确保每次代码提交的质量。通过 setup-clojure,你可以轻松配置 Clojure CLI、Leiningen 或 Boot-clj 来运行测试。
3.2 依赖缓存
使用 actions/cache 可以缓存 Clojure 项目的依赖,减少每次构建的时间。在上述工作流中,我们缓存了 Maven 仓库、Git 库和 deps.clj 文件,从而加快了构建速度。
3.3 多平台支持
setup-clojure 支持 MacOS、Ubuntu 和 Windows 系统,确保你的 Clojure 项目在不同平台上都能顺利构建和测试。
4. 典型生态项目
4.1 Clojure CLI
Clojure CLI 是 Clojure 官方推荐的工具,用于管理项目依赖和执行任务。通过 setup-clojure,你可以轻松在 GitHub Actions 中集成 Clojure CLI。
4.2 Leiningen
Leiningen 是 Clojure 社区广泛使用的构建工具,提供了丰富的插件和功能。setup-clojure 支持 Leiningen,帮助你在 CI/CD 流程中自动化构建和部署。
4.3 Boot-clj
Boot-clj 是另一个流行的 Clojure 构建工具,提供了灵活的任务定义和执行方式。通过 setup-clojure,你可以在 GitHub Actions 中轻松集成 Boot-clj。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 setup-clojure 项目,自动化你的 Clojure 项目构建和测试流程。
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。C086
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
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TSX0137
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