开源项目启动和配置文档
2025-05-16 12:46:57作者:田桥桑Industrious
1、项目的目录结构及介绍
本项目devops-streamdeck的目录结构如下所示:
devops-streamdeck/
├── .gitignore # Git忽略文件,用于指定哪些文件和目录不应该被提交到Git仓库中
├── Dockerfile # Docker构建文件,用于定义如何构建Docker镜像
├── README.md # 项目说明文件,包含项目的基本信息和如何使用项目
├── docker-compose.yml # Docker Compose配置文件,用于定义和运行多容器Docker应用
├── requirements.txt # 项目依赖文件,用于列出项目所需的外部Python库
├── run.py # 项目启动脚本,用于运行项目
└── settings.py # 项目配置文件,用于配置项目的基本参数
.gitignore: 这个文件包含了一些不应该被版本控制的文件和目录的列表,比如编译生成的文件、本地设置文件等。Dockerfile: 使用Docker时,这个文件定义了构建项目镜像所需的步骤和指令。README.md: 这是项目的文档,通常包含项目的介绍、安装步骤、使用指南、贡献方式等信息。docker-compose.yml: 如果你打算使用Docker来部署应用,这个文件定义了服务、网络和卷的配置。requirements.txt: 这个文件列出了项目依赖的Python库,可以通过pip安装。run.py: 这是项目的入口点,用于启动项目。settings.py: 这个文件包含了项目的配置信息,如数据库连接、API密钥等。
2、项目的启动文件介绍
项目的启动文件是run.py,该脚本的主要功能是初始化项目并启动服务。以下是run.py的基本内容:
from app import create_app
app = create_app()
if __name__ == '__main__':
app.run()
在run.py文件中,首先从app模块中导入create_app函数,然后调用它来创建应用实例。如果该脚本作为主程序运行,它会调用app.run()来启动Flask应用服务。
3、项目的配置文件介绍
项目的配置文件是settings.py,该文件包含了一些基本的项目设置和配置。以下是settings.py的一个示例:
import os
# 基础配置
class Config:
SECRET_KEY = os.getenv('SECRET_KEY', 'default_secret_key')
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = os.getenv('DATABASE_URL', 'sqlite:///default.db')
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
# 开发环境配置
class DevelopmentConfig(Config):
DEBUG = True
# 测试环境配置
class TestingConfig(Config):
TESTING = True
# 生产环境配置
class ProductionConfig(Config):
DEBUG = False
在这个配置文件中,定义了一个基础配置类Config,以及针对开发、测试和生产环境的特定配置类。配置类中定义了一些常见的配置项,如密钥SECRET_KEY和数据库URISQLALCHEMY_DATABASE_URI。使用环境变量可以覆盖默认配置,这有助于不同环境下使用不同的设置。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
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
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
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
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210