Brasilapy 项目使用教程
2025-04-19 11:38:13作者:彭桢灵Jeremy
1. 项目的目录结构及介绍
Brasilapy 是一个用 Python 编写的 Brasil API 客户端库,旨在简化对 Brasil API 的访问和数据处理。以下是项目的目录结构及其说明:
.github/: 存放与 GitHub 相关的配置文件,如工作流程(workflows)。images/: 存储与项目相关的图片文件。tests/: 包含项目的单元测试代码。.coveragerc: 配置 coverage.py 的配置文件,用于测试覆盖率。.flake8: 配置 flake8 的配置文件,用于代码风格检查。.gitignore: 配置 Git 忽略的文件列表。.pre-commit-config.yaml: 配置 pre-commit 的配置文件,用于代码提交前自动检查和修复。CONTRIBUTE.md: 指导用户如何贡献代码到项目。LICENSE: 项目使用的 MIT 许可证文件。README.md: 项目的自述文件,包含项目介绍和基本使用方法。codecov.yml: 配置 codecov 的配置文件,用于测试覆盖率报告。mypy.ini: 配置 mypy 的配置文件,用于类型检查。poetry.lock: poetry 包管理工具的锁定文件,用于记录项目依赖。pyproject.toml: 项目配置文件,用于定义项目信息和依赖。brasilapy/: 项目主目录,包含项目的源代码。
2. 项目的启动文件介绍
在 brasilapy/ 目录下,主要的启动文件是 __init__.py,它初始化了 brasilapy 包,并提供了项目的入口点。
from .client import BrasilAPI
__all__ = ["BrasilAPI"]
这个文件简单地将 BrasilAPI 类导入到包的顶层,使得用户可以方便地使用 BrasilAPI 类。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要包括以下几个:
.flake8: 用于配置代码风格检查的规则,如缩进、行长度等。.pre-commit-config.yaml: 用于配置 pre-commit 钩子,这些钩子在代码提交前自动运行,确保代码符合一定的标准。pyproject.toml: 用于定义项目的 metadata,依赖关系以及构建系统等。
pyproject.toml 文件示例:
[build-system]
requires = ["poetry-core>=1.0.0"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"
[tool.poetry]
name = "brasilapy"
version = "1.0.0"
description = "A Python client for Brasil API"
authors = ["Filipe Soares <filipe.soares@example.com>", "Jonhnatha Trigueiro <jonhnatha.trigueiro@example.com>"]
[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.10"
这个配置文件定义了项目的基本信息,包括名称、版本、描述、作者以及依赖的 Python 版本和其他库。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C032
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
340
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
266
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
668
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
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
45
32