首页
/ Apache OpenWhisk DevTools 下载与安装教程

Apache OpenWhisk DevTools 下载与安装教程

2024-11-29 17:33:44作者:薛曦旖Francesca

1. 项目介绍

Apache OpenWhisk 是一个开源的无服务器云平台,它允许开发人员部署事件驱动的函数,并能够在需要时自动扩展。OpenWhisk DevTools 提供了一系列开发工具,用于帮助开发者在本地进行 OpenWhisk 的开发、测试和操作。

2. 项目下载位置

开源项目托管在 GitHub 上,您可以通过以下地址下载 OpenWhisk DevTools:

https://github.com/apache/openwhisk-devtools.git

3. 项目安装环境配置

在安装 OpenWhisk DevTools 前,您需要确保您的系统环境满足以下要求:

  • Docker:OpenWhisk 使用 Docker 容器来运行。
  • Maven:用于构建 Java 项目。
  • Node.js:用于运行 Node.js 相关的工具。

以下是环境配置的示例:

Docker 安装验证 图 1. Docker 安装验证

Maven 安装验证 图 2. Maven 安装验证

Node.js 安装验证 图 3. Node.js 安装验证

(注:以上 image_path_dockerimage_path_mavenimage_path_nodejs 需替换为实际图片路径。)

4. 项目安装方式

将 OpenWhisk DevTools 代码克隆到本地:

git clone https://github.com/apache/openwhisk-devtools.git

进入项目目录,根据需要构建相应的工具:

cd openwhisk-devtools

例如,构建 docker-compose 工具:

cd docker-compose
mvn install

5. 项目处理脚本

每个工具的目录下都有相应的 travis 文件夹,包含了构建和设置脚本。以下是一个脚本的示例:

# setup.sh
echo "设置环境"
# 此处填写设置环境的命令

# build.sh
echo "构建项目"
# 此处填写构建项目的命令

确保替换上述脚本中的占位符命令为实际的环境设置和构建命令。

以上就是 Apache OpenWhisk DevTools 的下载和安装教程。通过这些步骤,您可以在本地环境中搭建 OpenWhisk 进行开发。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
24
7
nop-entropynop-entropy
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
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
477
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
375
3.22 K
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
169
190
flutter_flutterflutter_flutter
暂无简介
Dart
615
140
leetcodeleetcode
🔥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
62
19
cangjie_compilercangjie_compiler
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
cangjie_testcangjie_test
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
852
ops-mathops-math
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++
647
258