Airspeed Velocity (asv) 项目使用教程
2026-01-15 16:32:32作者:宣海椒Queenly
1. 项目目录结构及介绍
Airspeed Velocity (asv) 项目的目录结构如下:
asv/
├── benchmarks/
├── changelog/
├── docs/
│ └── source/
├── scripts/
├── test/
├── .codecov.yml
├── .coveragerc
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── .readthedocs.yaml
├── CHANGES.rst
├── CODE_OF_CONDUCT.rst
├── CONTRIBUTING.rst
├── LICENSE.rst
├── MANIFEST.in
├── README.rst
├── asv.conf.json
├── pyproject.toml
├── setup.py
└── towncrier.toml
目录介绍:
- benchmarks/: 包含项目的基准测试代码。
- changelog/: 存放项目的变更日志。
- docs/source/: 存放项目的文档源文件。
- scripts/: 包含项目的脚本文件。
- test/: 包含项目的测试代码。
- .codecov.yml: Codecov 配置文件。
- .coveragerc: 代码覆盖率配置文件。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- .pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置文件。
- .readthedocs.yaml: Read the Docs 配置文件。
- CHANGES.rst: 项目变更记录。
- CODE_OF_CONDUCT.rst: 项目行为准则。
- CONTRIBUTING.rst: 贡献指南。
- LICENSE.rst: 项目许可证。
- MANIFEST.in: 打包清单文件。
- README.rst: 项目介绍和使用说明。
- asv.conf.json: asv 配置文件。
- pyproject.toml: Python 项目配置文件。
- setup.py: 项目安装脚本。
- towncrier.toml: Towncrier 配置文件。
2. 项目启动文件介绍
Airspeed Velocity (asv) 项目的启动文件主要是 setup.py。该文件用于项目的安装和配置。通过运行以下命令可以安装项目:
pip install .
3. 项目的配置文件介绍
asv.conf.json
asv.conf.json 是 Airspeed Velocity 的主要配置文件,用于定义基准测试的配置。以下是该文件的主要配置项:
{
"benchmark_dir": "benchmarks",
"results_dir": "results",
"html_dir": "html",
"environment_type": "virtualenv",
"matrix": {
"python": ["3.6", "3.7", "3.8"],
"numpy": ["1.14", "1.15", "1.16"]
},
"show_commit_url": "https://github.com/airspeed-velocity/asv/commit/{commit}",
"project": "asv",
"repo": "https://github.com/airspeed-velocity/asv.git",
"branches": ["main"],
"pythons": ["3.6", "3.7", "3.8"],
"matrix": {
"numpy": ["1.14", "1.15", "1.16"]
}
}
配置项介绍:
- benchmark_dir: 基准测试代码所在的目录。
- results_dir: 基准测试结果存放的目录。
- html_dir: 生成的 HTML 报告存放的目录。
- environment_type: 使用的环境类型,如
virtualenv。 - matrix: 定义基准测试的环境矩阵,如 Python 版本和依赖库版本。
- show_commit_url: 显示提交信息的 URL 模板。
- project: 项目名称。
- repo: 项目的 Git 仓库地址。
- branches: 需要测试的分支。
- pythons: 需要测试的 Python 版本。
- matrix: 定义依赖库的版本矩阵。
通过这些配置文件,可以灵活地定义和运行基准测试,并生成详细的报告。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
热门内容推荐
最新内容推荐
Tauri/Pake 构建 Windows 桌面包卡死?彻底告别 WiX 与 NSIS 下载超时的终极指南智能歌词同步:AI驱动的音频字幕制作解决方案Steam Deck Windows驱动完全攻略:彻底解决手柄兼容性问题的5大方案猫抓:让网页视频下载从此告别技术门槛Blender贝塞尔曲线处理插件:解决复杂曲线编辑难题的专业工具集多智能体评估一站式解决方案:CAMEL基准测试框架全解析三步搭建AI视频解说平台:NarratoAI容器化部署指南B站视频下载工具:从4K画质到批量处理的完整解决方案Shutter Encoder:面向全层级用户的视频压缩创新方法解放双手!3大维度解析i茅台智能预约系统
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
654
4.25 K
deepin linux kernel
C
27
14
Ascend Extension for PyTorch
Python
498
604
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
390
282
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++
938
859
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
333
389
🎉 (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
1.53 K
889
暂无简介
Dart
902
217
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
124
195
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168