async-to-gen 项目教程
2024-09-09 20:26:34作者:申梦珏Efrain
1. 项目的目录结构及介绍
async-to-gen 项目的目录结构如下:
async-to-gen/
├── async-node
├── async-to-gen
├── index.js
├── LICENSE
├── package.json
├── register.js
└── test/
├── expected.js
├── source.js
├── test-async-generator.js
├── test-node-module.js
└── memtest.js
目录结构介绍
async-node: 这是一个可执行文件,用于在 Node.js 环境中运行转换后的代码。async-to-gen: 这是另一个可执行文件,用于将异步函数转换为生成器函数。index.js: 这是项目的主入口文件,包含了主要的转换逻辑。LICENSE: 项目的许可证文件,采用 BSD-3-Clause 许可证。package.json: 项目的配置文件,包含了项目的元数据、依赖项、脚本等信息。register.js: 这是一个注册文件,用于在 Node.js 中自动应用转换。test/: 这是一个测试目录,包含了多个测试文件,用于验证转换的正确性。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 index.js,它包含了主要的转换逻辑。该文件负责将异步函数转换为生成器函数,以便在 Node.js 环境中运行。
启动文件介绍
index.js: 这是项目的主入口文件,负责将异步函数转换为生成器函数。它使用了babylon解析器来解析 JavaScript 代码,并使用magic-string和pirates库来实现代码的转换。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 package.json,它包含了项目的元数据、依赖项、脚本等信息。
配置文件介绍
name: 项目的名称,为async-to-gen。version: 项目的版本号,为1.4.0。description: 项目的描述,解释了该项目的作用是将异步函数转换为生成器函数。author: 项目的作者,为 Lee Byron。license: 项目的许可证,采用 BSD-3-Clause 许可证。main: 项目的主入口文件,为index.js。bin: 项目的可执行文件,包括async-to-gen和async-node。homepage: 项目的官方网站,指向 GitHub 仓库。bugs: 项目的 Bug 跟踪页面,指向 GitHub 仓库的 Issues 页面。repository: 项目的代码仓库,类型为git,地址为http://github.com/leebyron/async-to-gen.git。scripts: 项目的脚本命令,包括测试命令test和更新测试文件的命令test-update。files: 项目的关键文件列表,包括index.js、register.js、async-to-gen、async-node和LICENSE。keywords: 项目的关键词,用于描述项目的主要功能和用途。dependencies: 项目的依赖项,包括babylon、magic-string和pirates。
通过以上介绍,您可以更好地理解和使用 async-to-gen 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
260
92