首页
/ Macchina-CLI配置参数修正指南

Macchina-CLI配置参数修正指南

2025-07-10 01:38:35作者:滑思眉Philip

Macchina-CLI是一个功能强大的系统信息展示工具,它允许用户通过配置文件自定义显示内容和样式。近期用户反馈配置文件中存在参数命名不一致的问题,本文将详细介绍正确的配置参数及其使用方法。

配置参数问题解析

在Macchina-CLI的配置文件中,用户可能会遇到以下两个常见参数问题:

  1. 磁盘使用率参数:原先配置模板中使用了disk_usage参数,但实际上正确的参数名应为disk_space_percentage。这个参数用于控制是否显示磁盘空间使用百分比。

  2. 内存使用率参数:配置模板中遗漏了memory_percentage参数,这个重要参数用于控制是否显示内存使用百分比。

正确配置示例

以下是修正后的配置示例片段:

[options]
# 显示磁盘空间使用百分比
disk_space_percentage = true

# 显示内存使用百分比
memory_percentage = true

参数功能详解

  1. disk_space_percentage

    • 类型:布尔值
    • 功能:当设置为true时,会在系统信息中显示磁盘空间的使用百分比
    • 默认值:未设置时的默认行为
  2. memory_percentage

    • 类型:布尔值
    • 功能:控制是否显示系统内存的使用百分比
    • 默认值:未设置时的默认行为

配置建议

对于希望全面了解系统资源使用情况的用户,建议同时启用这两个参数:

[options]
disk_space_percentage = true
memory_percentage = true

这样可以在终端中同时查看磁盘和内存的使用情况百分比,便于系统监控和资源管理。

常见问题排查

如果在使用Macchina-CLI时遇到配置错误,可以检查以下方面:

  1. 确认参数名称拼写完全正确
  2. 检查参数是否放置在正确的配置节([options])中
  3. 确保使用布尔值(true/false)而不是字符串("true"/"false")

通过正确配置这些参数,用户可以更灵活地定制系统信息的显示内容,满足不同场景下的监控需求。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
ops-mathops-math
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++
505
42
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
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
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
938
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
333
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70