Korean Romanizer 开源项目教程
2025-04-19 04:13:53作者:范靓好Udolf
1. 项目目录结构及介绍
Korean Romanizer 是一个Python库,用于将韩文文本(韩字)转换为罗马化字母。以下是项目的目录结构及文件介绍:
korean-romanizer/
├── .github/
│ └── workflows/
│ └── korean_romanizer.yml # CI/CD 工作流配置文件
├── tests/ # 测试文件目录
│ └── ...
├── .gitattributes # Git 属性配置文件
├── .gitignore # Git 忽略文件配置
├── COPYING # GPL-3.0 许可证文件
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── MANIFEST.in # 打包时包含的文件列表
├── README.md # 项目说明文件
├── conftest.py # 测试配置文件
├── setup.cfg # 设置配置文件
└── setup.py # 项目安装脚本
- .github/workflows/: 包含项目的持续集成和持续部署(CI/CD)配置文件。
- tests/: 包含所有测试用例和测试相关的文件。
- .gitattributes: 指定如何处理特定文件的Git属性。
- .gitignore: 指定在Git版本控制中应忽略的文件和目录。
- COPYING 和 LICENSE: 包含项目的许可证信息,本项目遵循GPL-3.0许可证。
- README.md: 项目的基本介绍和说明。
- conftest.py: 测试配置文件,通常用于测试框架Pytest。
- setup.cfg 和 setup.py: 用于配置和安装Python包。
2. 项目的启动文件介绍
对于这个库来说,并没有特定的“启动文件”。用户通过安装库来使用它,而不是直接运行一个启动脚本。安装库后,用户可以在Python环境中导入romanizer模块并使用它。
安装命令如下:
pip install korean_romanizer
安装后,您可以使用以下Python代码来启动使用:
from korean_romanizer import Romanizer
r = Romanizer("안녕하세요")
print(r.romanize()) # 输出: annyeonghaseyo
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是setup.py和setup.cfg。
- setup.py 是一个Python脚本,用于定义包的元数据和安装过程。以下是一个示例:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='korean-romanizer',
version='0.25',
packages=find_packages(),
description='A Python library for Korean romanization',
long_description_content_type='text/markdown',
long_description=open('README.md').read(),
url='https://github.com/osori/korean-romanizer',
author='osori',
author_email='your-email@example.com',
license='GPL-3.0',
install_requires=[
# 依赖项列表
],
classifiers=[
# 项目分类信息
]
)
- setup.cfg 用于配置包的安装参数,通常与
setup.py配合使用。这个文件可能包含以下内容:
[metadata]
name = korean-romanizer
version = 0.25
author = osori
author_email = your-email@example.com
license = GPL-3.0
url = https://github.com/osori/korean-romanizer
description = A Python library for Korean romanization
long_description = file: README.md
long_description_content_type = text/markdown
[options]
packages = find:
install_requires =
这些配置文件定义了如何在Python环境中安装和分发Korean Romanizer库。
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
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
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
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
134