Squeezeit - Python CSS 和 JavaScript 压缩工具技术文档
1. 安装指南
Squeezeit 是一个用于压缩和合并 CSS 和 JavaScript 文件的 Python 工具。以下是安装步骤:
-
下载项目:首先,从 GitHub 下载 Squeezeit 项目。
-
安装依赖:确保你的系统已经安装了 Python 和
setup.py所需的依赖。 -
安装 Squeezeit:在项目根目录下运行以下命令进行安装:
python setup.py install -
验证安装:安装完成后,可以通过运行
squeezeit --help来验证是否安装成功。
2. 项目的使用说明
Squeezeit 通过 YAML 配置文件来管理 CSS 和 JavaScript 文件的压缩与合并。以下是使用步骤:
-
创建配置文件:在项目根目录下创建一个
config.yaml文件,用于指定源文件目录、输出目录等配置。 -
配置 bundle 文件:在
config.yaml中指定的bundles目录下,创建 YAML 文件来定义每个 bundle 的内容。 -
运行 Squeezeit:在命令行中运行以下命令来执行压缩和合并操作:
squeezeit /path/to/config.yaml -
查看输出:Squeezeit 会在指定的输出目录中生成压缩后的文件,并生成一个
info.yaml文件,包含每个 bundle 的详细信息。
3. 项目 API 使用文档
Squeezeit 主要通过命令行工具进行操作,没有提供直接的 API 接口。以下是命令行工具的使用方法:
-
基本用法:
squeezeit /path/to/config.yaml该命令会根据
config.yaml中的配置,压缩和合并指定的 CSS 和 JavaScript 文件。 -
查看帮助:
squeezeit --help该命令会显示 Squeezeit 的使用帮助信息。
4. 项目安装方式
Squeezeit 的安装方式非常简单,只需通过 setup.py 进行安装即可。以下是详细步骤:
-
下载项目:从 GitHub 下载 Squeezeit 项目。
-
进入项目目录:
cd /path/to/squeezeit -
安装项目:
python setup.py install -
验证安装:
squeezeit --help如果安装成功,会显示 Squeezeit 的使用帮助信息。
5. 配置文件详解
5.1 主配置文件 config.yaml
config.yaml 是 Squeezeit 的主配置文件,用于指定源文件目录、输出目录等配置。以下是一个示例配置:
# 主 bundle 配置
# 所有路径都是相对于此文件的
# 日志级别(标准 Python 日志级别:DEBUG, INFO, WARNING 或 CRITICAL)
logging: INFO
# 指定 bundle YAML 文件的目录(这些文件指定了你的 bundle 及其内容)
bundles: ./config/
# 输出 bundle 和 bundle 信息文件的目录
output: ./bundles/
# 源文件目录
css: ./css/
javascript: ./js/
# bundle 文件名是否包含内容的 MD5 哈希值(例如:[bundlename]-[md5 hash].js - 参见 bundle 信息文件)
hashfilenames: true
5.2 Bundle 配置文件
Bundle 配置文件位于 config.yaml 中指定的 bundles 目录下,用于定义每个 bundle 的内容。以下是一个示例配置:
# 路径是相对于 'source file' 目录的
includes:
css:
- clear.css
- fonts.css
- bootstrap.css
- main.css
javascript:
- jquery/core.js # 你也可以使用子文件夹
- main.js
5.3 Bundle 信息文件
Squeezeit 会在输出目录中生成一个 info.yaml 文件,包含每个 bundle 的详细信息。以下是一个示例:
media:
css:
md5: 3c716f5993efd3257fe17b219c6b6ecd # MD5 是从合并后的数据生成的,在压缩之前
output:
gz: media-3c716f5993efd3257fe17b219c6b6ecd.min.css.gz
min: media-3c716f5993efd3257fe17b219c6b6ecd.min.css
raw: media-3c716f5993efd3257fe17b219c6b6ecd.css
size:
gz: 328
min: 704
raw: 821
javascript:
md5: 9581d699b54badf07d4e1f60f77dca7d
output:
gz: media-9581d699b54badf07d4e1f60f77dca7d.min.js.gz
min: media-9581d699b54badf07d4e1f60f77dca7d.min.js
raw: media-9581d699b54badf07d4e1f60f77dca7d.js
size:
gz: 33142
min: 93837
raw: 93939
6. 总结
Squeezeit 是一个简单易用的 Python 工具,能够有效地压缩和合并 CSS 和 JavaScript 文件。通过合理的配置,你可以轻松地管理网站的前端资源,提升页面加载速度。希望本文档能帮助你更好地理解和使用 Squeezeit。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01