GuardDog 项目使用教程
2026-01-19 10:09:46作者:范垣楠Rhoda
1. 项目的目录结构及介绍
GuardDog 是一个用于识别恶意 PyPI 和 npm 包或 Go 模块的 CLI 工具。以下是项目的目录结构及其介绍:
guarddog/
├── README.md
├── requirements.txt
├── guarddog/
│ ├── __init__.py
│ ├── cli.py
│ ├── heuristics/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── pypi.py
│ │ ├── npm.py
│ │ └── go.py
│ ├── rules/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── semgrep_rules.yaml
│ │ └── custom_rules.yaml
│ └── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── scanner.py
│ └── logger.py
├── tests/
│ ├── __init__.py
│ ├── test_cli.py
│ └── test_heuristics.py
└── setup.py
README.md: 项目介绍和使用说明。requirements.txt: 项目依赖文件。guarddog/: 项目主目录。__init__.py: 模块初始化文件。cli.py: 命令行接口文件。heuristics/: 启发式规则目录。pypi.py,npm.py,go.py: 分别针对 PyPI、npm 和 Go 模块的启发式规则。
rules/: 规则目录。semgrep_rules.yaml: Semgrep 规则文件。custom_rules.yaml: 自定义规则文件。
utils/: 工具目录。scanner.py: 扫描工具。logger.py: 日志工具。
tests/: 测试目录。test_cli.py: 命令行接口测试。test_heuristics.py: 启发式规则测试。
setup.py: 安装脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 guarddog/cli.py。这个文件定义了命令行接口,用户可以通过命令行调用 GuardDog 进行扫描操作。
# guarddog/cli.py
import click
from guarddog.heuristics import pypi, npm, go
from guarddog.utils import scanner, logger
@click.group()
def cli():
pass
@cli.command()
@click.argument('package')
def scan(package):
logger.info(f"Scanning package: {package}")
result = scanner.scan(package)
logger.info(f"Scan result: {result}")
if __name__ == '__main__':
cli()
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要有两个:requirements.txt 和 setup.py。
requirements.txt: 列出了项目运行所需的依赖包。
click==8.0.0
semgrep==0.70.0
setup.py: 用于安装项目的脚本,定义了项目的元数据和依赖。
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='guarddog',
version='1.0.0',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'click==8.0.0',
'semgrep==0.70.0',
],
entry_points={
'console_scripts': [
'guarddog=guarddog.cli:cli',
],
},
)
通过这些配置文件,用户可以轻松地安装和管理 GuardDog 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0150- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0111
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
731
4.73 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
609
786
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++
1 K
1.01 K
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
433
392
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
145
237
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.15 K
148
暂无简介
Dart
983
251
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
348
401
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
197
🎉 (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
1.67 K
986