Glances项目Makefile重构:简化构建系统的实践与思考
引言
在Python监控工具Glances的开发过程中,构建系统的复杂度随着项目增长而逐渐增加。Makefile作为项目构建的核心文件,其可维护性和可读性直接影响着开发效率。本文将深入探讨Glances项目中对Makefile进行的一系列重构实践,分享如何通过模式规则、变量替换等技术手段简化构建系统。
Makefile重构的背景
Glances作为一个成熟的系统监控工具,其测试和构建流程涉及多种环境:单元测试、RESTful接口测试、Docker构建等。原始的Makefile中存在大量重复的规则定义,每个测试目标都有几乎相同的命令结构,只是参数不同。这种重复不仅增加了维护成本,也容易在修改时引入不一致性。
重构策略与实践
变量替换与统一管理
重构的第一步是将重复出现的命令和路径提取为变量。例如:
PYTHON = $(VIRTUAL_ENV)/python
TEST_FLAGS = -v
这种方式使得后续修改只需调整一处,避免了多处修改可能带来的遗漏。变量命名采用大写形式,符合Makefile的最佳实践,提高了可读性。
模式规则的应用
针对测试目标,我们发现test-*系列命令具有相同的模板结构。通过引入模式规则,可以大幅简化Makefile:
test-%: unittest-%.py
$(PYTHON) $(TEST_FLAGS) $<
这种模式规则会自动匹配所有以test-开头的目标,使用对应的unittest文件执行测试。当需要添加新的测试类型时,不再需要编写新的规则,系统会自动处理。
构建流程的标准化
重构过程中,我们还标准化了构建流程:
- 所有测试命令使用相同的Python解释器路径
- 统一测试标志参数
- 确保错误处理方式一致
这种标准化使得开发者可以更轻松地理解和使用构建系统,减少了学习成本。
重构中遇到的挑战
测试文件组织问题
最初计划将测试文件统一放入test目录,但遇到了模块导入问题。由于Glances的测试脚本需要导入主程序模块,改变文件位置会导致导入路径失效。这提醒我们在重构时需要考虑项目的整体结构,不能孤立地优化单个文件。
RESTful测试的特殊性
在test-restful目标中发现了测试失败的问题,这实际上与Makefile重构无关,而是测试本身的逻辑问题。这种情况说明重构过程也能帮助发现隐藏的问题,但需要仔细区分是重构引入的问题还是原有问题。
重构后的收益
- 可维护性提升:规则数量减少50%以上,修改点集中
- 可扩展性增强:添加新测试类型只需添加文件,无需修改Makefile
- 一致性保证:所有测试使用相同的执行环境和参数
- 错误率降低:消除了因多处修改不一致导致的问题
未来优化方向
虽然当前重构取得了显著效果,但仍有一些潜在优化点:
- 依赖管理:考虑统一处理requirements.txt文件,避免分散管理
- 虚拟路径:探索使用虚拟路径简化Docker相关规则
- 自动化验证:添加Makefile本身的验证机制,确保重构不会破坏现有功能
结语
Glances项目的Makefile重构实践展示了如何通过系统化思考和技术手段简化复杂构建系统。这种重构不仅改善了当前的可维护性,也为项目未来的发展奠定了更坚实的基础。对于类似的中大型Python项目,这种基于模式规则和变量替换的重构方法具有很好的参考价值。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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-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- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00