Bento Collection 项目启动与配置教程
2025-04-27 01:27:32作者:何将鹤
1. 项目目录结构及介绍
Bento Collection 项目的目录结构如下所示:
bento-collection/
├── .gitignore # 用于Git忽略文件列表
├── .vscode # VSCode项目配置文件夹
├── bento_collection/ # 项目核心代码文件夹
│ ├── __init__.py # 初始化文件
│ ├── api/ # API模块
│ ├── models/ # 数据模型模块
│ ├── services/ # 服务层模块
│ └── utils/ # 工具模块
├── config/ # 配置文件文件夹
├── docs/ # 文档文件夹
├── requirements.txt # 项目依赖文件
├── run.py # 项目启动文件
└── tests/ # 测试文件文件夹
.gitignore: 指定Git在提交时需要忽略的文件或文件夹。.vscode: 存放Visual Studio Code的配置文件。bento_collection: 包含项目的核心代码。api: 包含与API相关的代码。models: 包含数据模型相关的代码。services: 包含服务层代码,处理业务逻辑。utils: 包含一些工具类或函数。
config: 存放项目的配置文件。docs: 存放项目文档。requirements.txt: 包含项目运行所需的Python库依赖。run.py: 用于启动项目的Python脚本。tests: 包含项目的测试代码。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 run.py,其内容大致如下:
from bento_collection import create_app
app = create_app()
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
此脚本首先从 bento_collection 模块中导入 create_app 函数,然后使用该函数创建应用实例。如果此脚本作为主程序运行,它将启动应用,并开启调试模式。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 config 文件夹中。通常,配置文件会根据不同的环境(如开发环境、测试环境、生产环境)进行分离。以下是一个配置文件的基本示例:
import os
class Config:
"""基本配置"""
SECRET_KEY = os.getenv('SECRET_KEY', 'default_secret_key')
DEBUG = False
TESTING = False
DATABASE_URI = os.getenv('DATABASE_URI', 'sqlite:///default.db')
class DevelopmentConfig(Config):
"""开发环境配置"""
DEBUG = True
class TestingConfig(Config):
"""测试环境配置"""
TESTING = True
class ProductionConfig(Config):
"""生产环境配置"""
DATABASE_URI = os.getenv('DATABASE_URI', 'mysql://user:password@host/dbname')
在这个例子中,Config 类定义了一些通用配置,而 DevelopmentConfig、TestingConfig 和 ProductionConfig 分别定义了开发环境、测试环境和生产环境的特定配置。这些配置可以在应用中通过实例化相应的配置类来使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
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++
876
576
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
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (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
1.33 K
745
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136