Paperboy 项目技术文档
2024-12-20 15:24:49作者:伍希望
1. 安装指南
安装方式
Paperboy 是一个用于交付静态文件的 Node.js 模块。虽然该项目已经被推荐使用更新的模块 send,但如果你仍然希望使用 Paperboy,可以按照以下步骤进行安装。
-
安装 Node.js:首先,确保你已经安装了 Node.js。你可以从 Node.js 官方网站 下载并安装。
-
安装 Paperboy: 打开终端或命令行工具,运行以下命令来安装 Paperboy:
npm install paperboy -
验证安装: 安装完成后,你可以通过以下命令验证是否安装成功:
npm list paperboy
2. 项目的使用说明
基本使用
Paperboy 模块允许你通过简单的配置来交付静态文件。以下是一个基本的使用示例:
var path = require('path');
var http = require('http');
var paperboy = require('paperboy');
var PORT = 8003;
var WEBROOT = path.join(path.dirname(__filename), 'webroot');
http.createServer(function(req, res) {
var ip = req.connection.remoteAddress;
paperboy
.deliver(WEBROOT, req, res)
.addHeader('Expires', 300)
.addHeader('X-PaperRoute', 'Node')
.before(function() {
console.log('Received Request');
})
.after(function(statCode) {
log(statCode, req.url, ip);
})
.error(function(statCode, msg) {
res.writeHead(statCode, {'Content-Type': 'text/plain'});
res.end("Error " + statCode);
log(statCode, req.url, ip, msg);
})
.otherwise(function(err) {
res.writeHead(404, {'Content-Type': 'text/plain'});
res.end("Error 404: File not found");
log(404, req.url, ip, err);
});
}).listen(PORT);
function log(statCode, url, ip, err) {
var logStr = statCode + ' - ' + url + ' - ' + ip;
if (err)
logStr += ' - ' + err;
console.log(logStr);
}
关键步骤解释
deliver(webroot, req, res):指定静态文件的根目录,并处理 HTTP 请求和响应。addHeader(name, value):添加自定义的 HTTP 头。before(callback()):在文件交付前触发的回调函数。after(callback(statCode)):在文件成功交付后触发的回调函数。error(callback(statCode, msg)):在文件交付过程中发生错误时触发的回调函数。otherwise(callback(err)):当找不到匹配的文件时触发的回调函数。
3. 项目 API 使用文档
paperboy.deliver(webroot, req, res)
- 参数:
webroot:静态文件的根目录路径。req:HTTP 请求对象。res:HTTP 响应对象。
- 返回值:返回一个对象,包含多个可链式调用的函数,用于自定义文件交付行为。
before(callback())
- 功能:在文件交付前触发。
- 回调参数:无。
- 返回值:如果回调函数返回
false,则取消文件交付。
after(callback(statCode))
- 功能:在文件成功交付后触发。
- 回调参数:
statCode(HTTP 状态码)。
error(callback(statCode, msg))
- 功能:在文件交付过程中发生错误时触发。
- 回调参数:
statCode(HTTP 状态码),msg(错误信息)。
otherwise(callback(err))
- 功能:当找不到匹配的文件时触发。
- 回调参数:
err(错误信息)。
addHeader(name, value)
- 功能:添加自定义的 HTTP 头。
- 参数:
name:头名称。value:头值。
4. 项目安装方式
通过 npm 安装
npm install paperboy
验证安装
npm list paperboy
通过以上步骤,你可以成功安装并使用 Paperboy 模块来交付静态文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
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++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
635
🎉 (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
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
634