开源项目：编程语言分类器使用指南

1. 项目目录结构及介绍

本指南基于GitHub上的编程语言分类器项目（Flight-School/Programming-Language-Classifier）。以下是该项目的核心目录结构及其简要说明：

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├── classifier.py                # 主程序文件，用于执行编程语言分类。
├── requirements.txt             # 项目依赖列表，确保环境具备运行所需的库。
├── sample.py                    # 示例脚本，展示如何从命令行调用分类器。
├── tests                        # 测试目录，包括测试程序和目标语言CSV。
│   ├── ...
├── data                         # 训练数据存放目录。
│   ├── ...
└── README.md                    # 项目简介和快速入门指导。

注：pipeline.pkl 文件通常在训练模型后产生，但未直接列出。它存储训练好的模型管道，用于加快后续分类过程。

2. 项目的启动文件介绍

• classifier.py 这是项目的主干代码，负责加载模型并执行编程语言的分类任务。通过命令行提供一个文件名作为参数，如 python3 classifier.py <filename>，即可对指定文件进行编程语言的预测。

3. 项目的配置文件介绍

• requirements.txt 此文件包含了项目运行所需的所有第三方库名称及其版本。对于开发或部署本项目，应先运行 pip install -r requirements.txt 命令来安装这些依赖项，保证项目能够顺利执行。

项目中并没有传统意义上的配置文件（如.yml或.ini文件），其配置主要是通过上述依赖管理文件以及在classifier.py中可能硬编码的一些设置来实现。因此，管理和更新requirements.txt以保持环境兼容性和功能完整性是维护项目的关键步骤之一。

快速操作流程

1. 环境准备：运行 pip install -r requirements.txt 安装所有必要的库。
2. 测试运行：选择一个待分类的源码文件，然后使用命令行输入 python3 classifier.py 路径/到/你的文件 来识别其编程语言。
3. 开发与贡献：若计划修改或扩展分类器，理解classifier.py中的逻辑和所使用的机器学习模型至关重要。

以上就是关于“编程语言分类器”项目的基本结构、启动与配置说明。通过遵循此指南，开发者可以轻松地开始使用或者贡献于这个有趣的开源工具。