Codespeed 技术文档
1. 安装指南
Codespeed 是一个用于监控和分析代码性能的 Web 应用程序。在安装 Codespeed 之前,您需要确保您的系统安装了 Python 2.7 或 3.5 以上版本。
安装依赖项和 Codespeed Django 应用:
pip install codespeed
如果您需要版本控制集成,还需要安装以下额外依赖:
- Subversion 需要
python-svn - Mercurial 需要
mercurial包以本地克隆仓库 - git 需要
git包 - 对于 Github,需要
isodate包,但不需要 git:pip install isodate
注意:对于 git 或 mercurial 仓库,第一次访问更改视图时,Codespeed 将尝试克隆仓库,这可能需要很长时间,请耐心等待。
- 下载最新稳定版本的 Codespeed,从 github.com/tobami/codespeed/tags 解压并使用
python setup.py install安装。 - 要开始使用,您可以将
sample_project目录作为 Django 项目的起点,通过编辑sample_project/settings.py进行配置。 - 为了简化操作,您可以使用默认的 sqlite 配置,这将数据保存到名为
data.db的数据库中。 - 通过在根目录输入以下命令创建数据库:
python manage.py migrate
- 创建管理员用户:
python manage.py createsuperuser
- 为了测试目的,您可以启动开发服务器:
python manage.py runserver 8000
安装完成后,您可以通过访问 http://localhost:8000/ 来使用 Codespeed。
注意:在生产环境中,您应该配置一个真实的 Web 服务器,如 Apache 或 nginx(请参阅 Django 文档)。您还应该修改 sample_project/settings.py 并设置 DEBUG = False。
2. 项目的使用说明
要使用 Codespeed,您需要先进行一些配置:
使用提供的测试数据
如果您想测试 Codespeed,可以使用 testdata.json 固件来获得一个可用的数据集。
./manage.py loaddata codespeed/fixtures/testdata.json
从头开始
在您可以保存(并显示)数据之前,您需要先创建一个环境和默认项目。
- 访问
http://localhost:8000/admin/codespeed/environment/创建环境。 - 访问
http://localhost:8000/admin/codespeed/project/创建项目。
在 "Track changes" 字段上打勾,并根据需要配置版本控制的有关字段。
注意:只有在 "Track changes" 字段勾选的项目中关联的执行文件才会在更改和时间线视图中显示。
注意:Git 和 Mercurial 需要在本地克隆仓库。这意味着您的 sample_project/repos 目录需要由服务器所有。在典型的 Apache 安装中,您需要运行以下命令:
sudo chown www-data:www-data sample_project/repos
3. 项目 API 使用文档
要保存数据,您需要通过 POST 请求发送到 http://localhost:8000/result/add/。
您可以使用 tools/save_single_result.py 脚本作为参考。在保存大量数据时,建议使用 JSON API:
http://localhost:8000/result/add/json/
一个示例脚本位于 tools/save_multiple_results.py。
注意:如果提供的执行文件、基准、项目或修订版本不存在,它们将被自动创建,包括实际结果条目。唯一不会自动创建的模型是环境。环境必须始终存在,否则数据将不会被保存(这就是为什么在之前的 "Codespeed 配置" 部分将其描述为必要步骤的原因)。
4. 项目安装方式
请遵循以下步骤以安装 Codespeed:
- 使用
pip安装 Codespeed 及其依赖项。 - 下载并解压 Codespeed 的稳定版本。
- 运行
python setup.py install来安装 Codespeed。 - 配置 Django 项目,使用
sample_project/settings.py文件。 - 创建数据库、管理员用户并启动开发服务器。
完成这些步骤后,您就可以通过浏览器访问 Codespeed 并开始使用了。
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
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0214- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
OpenDeepWikiOpenDeepWiki 是 DeepWiki 项目的开源版本,旨在提供一个强大的知识管理和协作平台。该项目主要使用 C# 和 TypeScript 开发,支持模块化设计,易于扩展和定制。C#00