OpenJSON (oj) 项目使用手册
2024-08-23 09:50:23作者:昌雅子Ethen
一、项目目录结构及介绍
OpenJSON(oj)是一个高效的Ruby库,专注于JSON的序列化和反序列化。下面是对该仓库基本目录结构的解析:
├── benchmark # 性能测试脚本和相关文件
├── ext # 扩展代码,包含C实现的部分,用于提升性能
│ └── oj # C语言源码和头文件
├── lib # Ruby相关的库文件
│ ├── oj.rb # 主入口文件,定义了OJ模块和主要功能
│ └── ... # 其它辅助或扩展Ruby类和模块
├── LICENSE.txt # 许可证文件
├── oj.gemspec # Gem规范文件,描述如何构建Gem包
├── Rakefile # Rake任务定义文件
├── README.md # 项目简介和快速入门指南
├── spec # 单元测试和规格说明,基于RSpec
│ ├── oj_spec.rb # OJ库的主要测试文件
│ └── ... # 更多特定功能的测试文件
└── test # 可能包含其他类型的测试案例,未在官方文档明确说明
此结构清晰地分离了源代码、测试、文档等关键部分,便于开发者理解和维护。
二、项目的启动文件介绍
在OpenJSON项目中,并没有一个传统的"启动文件",因为这是一个Ruby库而非独立应用程序。开发者通过在自己的Ruby应用中引入oj来开始使用。通常的引入方式是在Ruby应用的代码或配置文件中添加以下行:
require 'oj'
这将加载lib/oj.rb,使你可以调用OJ模块下的方法进行JSON的操作。
三、项目的配置文件介绍
OpenJSON的配置主要是通过环境变量或者在初始化时设置选项来实现。虽然不直接有一个名为“配置文件”的实体,但可以通过编程方式设定其行为。例如,可以在应用的初始化阶段通过调用OJ::Config的方法来设置全局选项。例如:
OJ.default_options = { mode: :compat }
这里以设置默认的序列化模式为例,mode配置项影响OJ处理JSON的方式。更多配置选项可参考官方文档或源代码注释。
请注意,尽管上述提供了接入和配置的简化说明,实际深入使用还需参照具体版本的GitHub页面和相应的Ruby文档,以获取最新和详细信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219