pyudev项目技术文档
2024-12-23 12:41:04作者:裘旻烁
1. 安装指南
pyudev 是一个 LGPL 许可的开源项目,是一个纯 Python 编写的绑定,用于访问 libudev 库。libudev 是 Linux 系统上用于设备和硬件管理和信息获取的库。pyudev 支持几乎所有 libudev 的功能,包括设备枚举、查询设备属性和属性、以及监控设备(包括使用线程的异步监控,或在 Qt、Glib 或 wxPython 的事件循环中)。
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Python 3 或兼容版本的 PyPy
- udev 版本 151 或更新版本
您可以通过以下步骤安装 pyudev:
pip install pyudev
如果您需要从源代码安装,请按照以下步骤操作:
git clone git://github.com/pyudev/pyudev.git
cd pyudev
python setup.py install
2. 项目的使用说明
pyudev 的使用非常简单,得益于底层 udev 库的强大功能。以下是一个简单的示例,展示如何获取所有分区的标签:
import pyudev
context = pyudev.Context()
for device in context.list_devices(subsystem='block', DEVTYPE='partition'):
print(device.get('ID_FS_LABEL', 'unlabeled partition'))
这将会输出类似以下内容的列表:
boot
swap
system
更多使用方法,请参考官方用户指南。
3. 项目API使用文档
pyudev 提供了丰富的 API 供开发者使用。开发者可以通过官方文档学习如何使用这些 API。以下是一些主要类的简要说明:
Context: 代表 udev 的上下文环境。Device: 代表一个 udev 设备。Enumerator: 用于枚举系统中的设备。Monitor: 用于监控设备变化。
具体的 API 使用方法,请参考项目官方的 API 文档。
4. 项目安装方式
如上所述,pyudev 可以通过 pip 包管理器安装,这是最简单和推荐的方式。如果您需要从源代码安装,您可以使用 git 工具克隆项目仓库,然后使用 setup.py 脚本进行安装。
以下是源代码安装的步骤:
git clone git://github.com/pyudev/pyudev.git
cd pyudev
python setup.py install
确保在安装前您的系统已经安装了必要的依赖项。
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-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
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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
263
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
269
93
暂无简介
Dart
622
140
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
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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