ML4W项目中的系统更新脚本优化实践
2025-07-02 06:13:06作者:袁立春Spencer
背景介绍
ML4W(My Linux for Work)是一个开源的Linux桌面环境配置项目,旨在为用户提供高效的工作环境。该项目包含了一系列自动化脚本,其中系统更新脚本installupdates.sh负责处理不同Linux发行版的系统更新操作。
原始脚本分析
原始的installupdates.sh脚本针对Arch Linux系统提供了较为完善的功能,包括:
- 使用Timeshift创建系统快照
- 更新Flatpak应用
- 通过图形化界面确认操作
然而对于Fedora系统的支持相对简单,仅执行基本的dnf升级命令,缺乏快照创建和Flatpak更新功能。这种不一致性影响了Fedora用户的使用体验。
功能优化方案
针对Fedora系统的优化主要包括以下改进点:
1. 包管理检测函数重构
原脚本中的_isInstalledAUR函数专为Arch Linux设计,优化后改为通用的_isInstalled函数,通过判断当前平台自动选择适当的包检测方式:
_isInstalled() {
package="$1";
case $install_platform in
arch)
check="$($aur_helper -Qs --color always "${package}" | grep "local" | grep "${package} ")";
;;
fedora)
check="$(rpm -qa|grep ${package})"
;;
*)
;;
esac
[ -n "${check}" ] && echo 0 || echo 1
}
2. Fedora平台功能增强
将Arch Linux平台已有的Timeshift快照和Flatpak更新功能移植到Fedora平台:
case $install_platform in
fedora)
sudo dnf upgrade
if [[ $(_isInstalled "flatpak") == "0" ]] ;then
flatpak upgrade
fi
;;
esac
3. 快照创建流程优化
添加了对Timeshift的支持,允许用户在更新前创建系统快照并添加注释:
if [[ $(_isInstalled "timeshift") == "0" ]] ;then
if gum confirm "DO YOU WANT TO CREATE A SNAPSHOT?" ;then
c=$(gum input --placeholder "Enter a comment for the snapshot...")
sudo timeshift --create --comments "$c"
sudo timeshift --list
sudo grub-mkconfig -o /boot/grub/grub.cfg
fi
fi
技术实现细节
-
跨平台兼容性:通过读取
~/.config/ml4w/settings/platform.sh确定当前系统平台,实现不同发行版的差异化处理。 -
用户交互优化:使用gum工具提供友好的命令行交互界面,包括确认对话框和输入提示。
-
安全机制:在系统更新前提供创建快照的选项,为系统变更提供回滚保障。
-
全面更新:不仅处理系统包更新(dnf/yum),还涵盖Flatpak应用的更新。
实际应用效果
优化后的脚本在Fedora 41系统上测试通过,主要改进包括:
- 系统更新流程更加完整,与Arch Linux平台保持功能一致
- 增加了安全防护措施,降低更新风险
- 用户体验更加统一和友好
- 维护了跨发行版的代码一致性
总结
通过对ML4W项目更新脚本的优化,我们实现了Fedora平台功能的增强,使不同Linux发行版的用户都能获得一致且安全的系统更新体验。这种跨平台脚本的设计思路也值得在其他系统管理工具中借鉴应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
423
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
262
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869