Mustache 规范项目技术文档
2024-12-20 04:58:48作者:冯梦姬Eddie
1. 安装指南
环境要求
- 操作系统:Windows、macOS 或 Linux
- 解释器:Python 3.x
安装步骤
- 克隆项目仓库到本地环境:
git clone https://github.com/mustache/spec.git - 进入项目目录:
cd spec - 运行以下命令安装依赖:
pip install -r requirements.txt
2. 项目的使用说明
本项目是 Mustache 模板引擎的正式规范,定义了 Mustache 语法解析库的正常使用和边缘情况行为。规范以一系列 YAML 文件的形式开发,存放在 specs 目录下。
版本控制
- 本规范采用语义化版本控制(SemVer),主版本号的变更代表向后不兼容的修改,次版本号的变更代表新增的语言特性且向后兼容,修订版本号的变更代表修复了错误。
- 公共 API 包含
specs目录下的内容和针对该内容的测试算法。
使用建议
- 实现 Mustache 引擎时,应当报告支持的最新的规范版本(主版本号和次版本号)。
- 如果实现支持任何可选模块,应当在版本号后面添加注释说明(例如:"vX.Y, including lambdas" 或 "v.X.Y+λ")。
- 如果实现不支持至少 v1.0.0 版本的规范,建议将其称为 "Mustache-like" 或 "Mustache-inspired"。
3. 项目API使用文档
本项目主要提供 YAML 格式的规范文件,但也提供了 JSON 格式的规范文件,以方便不同语言的使用。
YAML 与 JSON 格式转换
- 如果需要重新生成 JSON 格式的规范文件,可以运行以下命令:
rake build
标记数据处理
- 某些规范文件(特别是 lambda 模块)使用 YAML "tags" 来表示特殊类型的数据(例如:源代码)。由于 JSON 没有办法表示这种标记,因此会注入一个特殊键(
__tag__),其值为标记名称。关于处理标记数据的更多信息,请参考TESTING.md。
可选模块
- 以波浪号(
~)开头的规范文件描述了可选模块。以下是一些可选模块的判断准则:- 不影响语言的核心语法。
- 不显著影响渲染模板的输出。
- 涉及到特定实现语言的功能或数据类型,这些功能或数据类型并非在所有目标语言中都常见或核心。
- 实现不支持该模块不会减少 Mustache 在目标语言中的使用。
4. 项目安装方式
请遵循上述的安装指南进行项目安装。安装过程中需要确保 Python 环境配置正确,并已安装所需的依赖项。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue06- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
574
3.85 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
388
464
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++
895
687
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
355
216
昇腾LLM分布式训练框架
Python
121
147
暂无简介
Dart
807
199
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
12
1
🔥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
68
20
🎉 (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
1.38 K
782