Posix-Spawn 库使用详解
1. 安装指南
posix-spawn 库的安装非常简单,你可以使用 Ruby 的包管理器 gem 来完成安装。在终端中运行以下命令:
gem install posix-spawn
确保你的系统已经安装了 Ruby 和 gem 包管理器。
2. 项目的使用说明
posix-spawn 库提供了两种接口:POSIX::Spawn::spawn 和 POSIX::Spawn::Child。前者是一个更低级别的进程创建接口,后者则是一个更高级别的类,用于处理简单的基于字符串的标准输入/输出/错误流。
使用 POSIX::Spawn::spawn
POSIX::Spawn::spawn 方法可以用来创建一个新的子进程。它的基本用法如下:
require 'posix/spawn'
pid = POSIX::Spawn::spawn('echo', 'hello world')
stat = Process.waitpid(pid)
上面的代码会执行 echo 命令并打印 "hello world"。spawn 方法返回子进程的 PID,然后你可以使用 Process.waitpid 来等待子进程结束并获取它的退出状态。
使用 POSIX::Spawn::Child
POSIX::Spawn::Child 类提供了一个更高级别的接口,用于执行子进程并读写它们的标准输入、输出和错误流。
require 'posix/spawn'
child = POSIX::Spawn::Child.new('git', '--help')
puts child.out # 获取标准输出
puts child.err # 获取标准错误输出
puts child.status # 获取进程的退出状态
这个类非常适合处理简单的字符串输入和输出。如果你需要处理大量的数据流,可能需要考虑其他的解决方案。
3. 项目API使用文档
以下是 posix-spawn 库的一些关键 API:
POSIX::Spawn::spawn
创建一个新的子进程。
参数:
*args:传递给子进程的命令和参数。env:一个哈希表,用于设置或取消环境变量。options:一个哈希表,用于指定进程的选项,如工作目录、进程组、文件描述符重定向等。
返回值:
- 子进程的 PID。
POSIX::Spawn::Child.new
创建一个新的 POSIX::Spawn::Child 对象,用于执行子进程。
参数:
*args:传递给子进程的命令和参数。options:一个哈希表,可以包含:input、:max、:timeout等选项。
返回值:
-一个新的 POSIX::Spawn::Child 对象。
POSIX::Spawn::Child.exec!
运行 POSIX::Spawn::Child 对象的子进程。
参数:无
返回值:无
如果子进程的输出超出指定的最大大小或者执行时间超出指定的最大时间,将抛出异常。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在 "安装指南" 部分进行了说明。简而言之,你可以使用以下命令通过 gem 包管理器进行安装:
gem install posix-spawn
以上就是 posix-spawn 库的安装和使用说明。希望这些信息能帮助你更好地理解和利用这个库。
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
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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