科学Python库开发指南与Cookiecutter模板使用手册
1. 项目目录结构及介绍
本项目scientific-python/cookie是一个基于科学Python开发者指南的Cookiecutter模版,旨在帮助开发者快速启动符合科学计算标准的新Python项目。以下是其核心目录结构概览:
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├── devcontainer # 开发容器配置相关
├── docs # 文档资料存放处
│ ├── helpers # 辅助文档或脚本
│ └── ... # 更多文档子目录
├── src # 源代码目录,包含sp_repo_review等工具
│ └── sp_repo_review # 库代码及相关审查工具
├── tests # 测试目录
├── [.gitattributes] # 控制Git如何处理特定文件
├── [.gitignore] # 忽略特定文件的Git配置
├── [pre-commit-config.yaml] # 预提交钩子配置,确保代码质量
├── [cookiecutter.json] # Cookiecutter模板配置文件
├── [copier.yml] # 若使用Copier时的配置文件
├── [noxfile.py] # Nox自动化测试和环境管理文件
├── [pyproject.toml] # 包的元数据和依赖管理文件
└── [README.md] # 主要的项目说明文档
重要文件介绍:
- cookiecutter.json: 提供了项目生成时的选项列表,允许用户自定义项目细节。
- noxfile.py: 定义了一系列自动化任务,如测试、格式化检查等。
- pyproject.toml: 现代Python项目的配置文件,指定打包信息和依赖项。
2. 项目启动文件介绍
在生成的项目中,并没有一个单一的“启动文件”概念,因为这取决于所选择的包构建后端(如Hatch, Flit, Poetry等)。不过,每个构建后端通常有自己的入口点或配置文件来定义如何启动应用。例如,如果你选择了Poetry作为构建工具,pyproject.toml将是关键配置,而实际的应用启动通常由含有if __name__ == "__main__":块的主模块或通过entry_points在pyproject.toml中定义。
对于运行示例或服务,需查看具体项目中的__main__.py或根据应用框架(如FastAPI, Flask)的启动指南。
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件
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pyproject.toml: 这是现代Python项目的核心配置文件,其中包含了项目元数据(如名称、版本)、依赖关系、以及可能的编译指令。它使项目遵循PEP 621标准。
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setup.cfg/setup.py (如果使用setuptools): 老式的配置方式,用于不采用PEP 621标准的老项目。虽然新项目推荐使用
pyproject.toml,但在某些场景下,这些文件仍用于控制setuptools的行为。 -
cookiecutter.json: 这不是项目运行配置,但它是生成项目时的重要配置文件,决定了生成的项目结构和初始内容。
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.gitignore: 控制哪些文件不应被纳入版本控制系统。
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pre-commit-config.yaml: 自动化代码检查和格式化的配置,确保提交前代码的质量。
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noxfile.py: 不直接属于配置文件,但定义了一系列自动化开发流程,间接影响项目管理和构建过程。
项目还可能包含其他配置,如特定于框架的配置文件(如Django的settings.py),或者特定部署的配置(如.env文件用于环境变量),但这些依赖于项目最终的选择和实现。在使用此模板创建项目后,开发者应根据应用需求细化这些配置。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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