botocore 项目安装与使用教程
1. 项目目录结构及介绍
botocore 项目的目录结构如下:
botocore/
├── botocore/
│   ├── __init__.py
│   ├── awsrequest.py
│   ├── config.py
│   ├── eventstream.py
│   ├── exceptions.py
│   ├── parsers.py
│   ├── retryhandler.py
│   ├── session.py
│   ├── signers.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── docs/
│   ├── changelog.rst
│   ├── code_of_conduct.md
│   ├── contributing.rst
│   ├── license.txt
│   ├── manifest.in
│   ├── notice
│   ├── readme.rst
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── build_models.py
│   ├── generate_docs.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── integration/
│   ├── unit/
│   └── ...
├── codecov.yml
├── coveragerc
├── git-blame-ignore-revs
├── gitignore
├── pre-commit-config.yaml
├── pyproject.toml
├── requirements-dev-lock.txt
├── requirements-dev.txt
├── requirements-docs-lock.txt
├── requirements-docs.txt
├── requirements.txt
├── setup.cfg
├── setup.py
└── tox.ini
目录结构介绍
botocore/: 包含 botocore 的核心代码,包括与 AWS 服务交互的低级接口实现。docs/: 包含项目的文档文件,如变更日志、贡献指南、许可证等。scripts/: 包含用于生成模型和文档的脚本。tests/: 包含项目的单元测试和集成测试。requirements-*.txt: 包含项目的依赖文件,用于开发、文档生成等。setup.py: 项目的安装脚本。tox.ini: 用于配置 tox 测试环境的文件。
2. 项目启动文件介绍
botocore 项目的启动文件主要是 botocore/__init__.py 和 botocore/session.py。
botocore/__init__.py
这是 botocore 包的入口文件,负责初始化 botocore 的核心功能。它导入了 botocore 的主要模块和类,使得用户可以通过 import botocore 来使用 botocore 的功能。
botocore/session.py
session.py 文件定义了 Session 类,这是 botocore 的核心类之一。Session 类负责管理 AWS 服务的配置、凭证和客户端的创建。用户可以通过 Session 类来创建与 AWS 服务的客户端,并进行交互。
3. 项目的配置文件介绍
botocore 项目的配置文件主要包括以下几个:
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。用户可以通过运行 python setup.py install 来安装 botocore。
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了 botocore 项目运行所需的所有依赖包及其版本。用户可以通过 pip install -r requirements.txt 来安装这些依赖。
setup.cfg
setup.cfg 是 setuptools 的配置文件,用于定义项目的构建和打包选项。它包含了项目的元数据、构建选项和测试配置等。
tox.ini
tox.ini 文件用于配置 tox 测试环境。tox 是一个用于自动化测试的工具,可以确保项目在多个 Python 版本和环境中都能正常运行。
pyproject.toml
pyproject.toml 是 Python 项目的配置文件,用于定义项目的构建系统和依赖管理工具。它替代了传统的 setup.py 和 requirements.txt,提供了更现代化的项目配置方式。
通过以上配置文件,用户可以方便地安装、配置和测试 botocore 项目。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00