complexity 项目亮点解析
2025-06-05 23:58:00作者:庞队千Virginia
1. 项目的基础介绍
complexity 是一个简单而强大的静态网站生成器,它允许用户使用 HTML 作为主要的工作环境。该项目由 Audrey Roy 设计并维护,旨在为喜欢直接编写 HTML 的用户提供一个轻量级的选择。complexity 支持 Python 2.6、2.7 和 3.3,以及 PyPy,使其具有广泛的兼容性。
2. 项目代码目录及介绍
项目的主要目录结构如下:
complexity/
├── complexity # 核心代码库
├── docs # 项目文档
├── requirements # 项目依赖
├── tests # 测试代码
├── .gitignore # git 忽略文件
├── .travis.yml # Travis CI 配置文件
├── AUTHORS.rst # 项目贡献者列表
├── CONTRIBUTING.rst # 贡献指南
├── HISTORY.rst # 项目历史记录
├── LICENSE # 项目许可证
├── MANIFEST.in # 打包配置
├── Makefile # Makefile 文件
├── README.rst # 项目简介
├── setup.py # 安装脚本
└── tox.ini # tox 测试配置
3. 项目亮点功能拆解
- 模板支持:
complexity支持使用简单的 HTML 模板作为输入,通过 Jinja2 提供模板继承、过滤器等功能。 - 数据驱动:项目使用
.json文件作为模板上下文数据,方便用户管理网站内容。 - URL 自动扩展:能够自动将
.html文件的 URL 扩展为更简洁的格式,例如about.html变为/about/。 - 文件压缩:支持
.html文件的自动压缩,减小文件体积,提高加载速度。 - 命令行与库使用:除了命令行工具外,
complexity还可以作为库使用,为开发者提供更多灵活性。
4. 项目主要技术亮点拆解
- 依赖管理:项目依赖管理清晰,使用
requirements文件明确指出了所需库的版本,确保了环境的稳定性和兼容性。 - 测试覆盖:包含了丰富的测试代码,确保项目的稳定性和可靠性。
- 持续集成:通过
.travis.yml文件配置了 Travis CI,实现了持续集成,自动运行测试并报告结果。
5. 与同类项目对比的亮点
与同类静态网站生成器相比,complexity 的亮点在于它的简洁性和对 HTML 的友好支持。它不追求过多的内置功能,而是提供了足够的扩展性和自定义空间,让用户能够自由地设计和构建网站,同时保持了项目本身的轻量级。此外,complexity 对模板的灵活处理以及对 JSON 数据的支持,使得内容管理更加直观和方便。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
196
218
暂无简介
Dart
637
144
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++
653
277
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
246
316
🎉 (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
1.12 K
627
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
859
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
73
99
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
385
3.73 K