usaddress 项目教程
2024-10-09 00:13:57作者:魏献源Searcher
1. 项目目录结构及介绍
usaddress 项目的目录结构如下:
usaddress/
├── docs/
├── measure_performance/
│ └── test_data/
├── parse_scripts/
├── raw/
├── tests/
├── training/
├── usaddress/
├── flake8
├── .gitignore
├── pre-commit-config.yaml
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── pyproject.toml
└── setup.py
目录介绍
- docs/: 存放项目的文档文件。
- measure_performance/: 存放性能测试相关的数据和脚本。
- parse_scripts/: 存放解析地址的脚本。
- raw/: 存放原始数据文件。
- tests/: 存放项目的测试文件。
- training/: 存放训练数据和相关脚本。
- usaddress/: 存放项目的主要代码文件。
- flake8: 配置文件,用于代码风格检查。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置文件。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- MANIFEST.in: 用于指定在打包时包含的文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- pyproject.toml: 项目配置文件,包含构建系统和依赖管理等信息。
- setup.py: 项目的安装脚本。
2. 项目启动文件介绍
usaddress 项目的启动文件主要是 setup.py 和 usaddress/__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、依赖关系和安装过程。通过运行 python setup.py install 可以安装项目。
usaddress/__init__.py
usaddress/__init__.py 是项目的入口文件,包含了项目的核心功能和 API。通常,用户会通过导入 usaddress 模块来使用项目的功能。
3. 项目的配置文件介绍
usaddress 项目的主要配置文件包括 pyproject.toml 和 pre-commit-config.yaml。
pyproject.toml
pyproject.toml 是 Python 项目的配置文件,用于定义项目的构建系统、依赖管理和其他配置。它通常包含以下内容:
[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"
[project]
name = "usaddress"
version = "0.0.1"
description = "A Python library for parsing unstructured United States address strings into address components"
authors = [
{ name="DataMade", email="info@datamade.us" }
]
dependencies = [
"python-crfsuite",
"parserator"
]
pre-commit-config.yaml
pre-commit-config.yaml 是预提交钩子的配置文件,用于在提交代码之前自动运行代码检查和格式化工具。它通常包含以下内容:
repos:
- repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
rev: v2.3.0
hooks:
- id: flake8
- id: end-of-file-fixer
- id: trailing-whitespace
通过这些配置文件,usaddress 项目可以确保代码质量和一致性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.84 K
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
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
12
1
暂无简介
Dart
799
199
🎉 (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
1.37 K
780
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
openEuler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。
C
349
200
Ascend Extension for PyTorch
Python
377
450
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
16
1