KScript 使用指南
项目介绍
KScript 是一个基于 Kotlin 的脚本运行环境,它允许开发者以简单快捷的方式执行 Kotlin 脚本,无需构建复杂的项目结构。此项目旨在简化日常的小型任务处理,自动化脚本编写以及进行快速原型开发。通过 KScript,你可以利用 Kotlin 强大的类型系统和现代编程特性,直接在命令行中或通过脚本文件执行代码。
项目快速启动
要快速启动并运行你的第一个 KScript 脚本,首先确保你的环境中已安装了 Java(版本 8 或更高)和 Kotlin。然后,可以通过以下步骤开始:
安装 KScript
如果你是第一次使用 KScript,可以通过以下命令全局安装:
curl -sL https://get.kscript.org | bash
或者,在支持 Homebrew 的 macOS 系统上:
brew install kscript
编写脚本
创建一个名为 hello.kts
的文件,并输入以下 Kotlin 代码:
fun main() {
println("Hello, World!")
}
运行脚本
通过 KScript 直接运行你的脚本:
kscript hello.kts
终端将会输出 "Hello, World!",标志着你的快速启动成功。
应用案例和最佳实践
KScript非常适合于各种小工具开发、数据处理脚本、自动化测试脚本等场景。例如,你可以编写一个用于清理旧文件的脚本,或是在团队内部分享的代码片段审查工具。
示例:文件清理脚本
假设你想定期删除某个目录下超过一周的文件,可以这样写:
import java.io.File
import java.time.LocalDate
import java.time.format.DateTimeFormatter
fun main() {
val dir = File("/path/to/your/directory")
val formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd")
dir.listFiles()?.forEach { file ->
val lastModifiedDate = LocalDate.parse(file.lastModified().toString(), formatter)
val daysSinceLastModified = (LocalDate.now().minus(lastModifiedDate)).toDays()
if (daysSinceLastModified > 7) {
file.delete()
println("Deleted ${file.name}")
}
}
}
确保替换 /path/to/your/directory
为你想要清理的实际路径。
典型生态项目
虽然 KScript 自身是个轻量级工具,但它可以轻松集成到更大的 Kotlin 生态中,比如与 Gradle 结合进行更复杂脚本化构建过程,或是作为数据科学项目中的快速数据处理工具。由于 KScript 的灵活性,它在自动化运维、持续集成(CI)流程定制和简单的数据分析等领域都有着广泛的应用潜力。
由于 KScript 主打的是简洁和快速启动的特点,它鼓励开发者利用现有 Kotlin 生态系统的丰富库来扩展功能,而不是直接维护一个庞大的“生态项目”列表。因此,任何Kotlin生态中的库都可以视作潜在的支持工具,比如ktor对于Web服务的快速搭建,或是Arrow库在函数式编程上的应用等,都可以结合KScript实现特定的解决方案。
请注意,实际的应用案例和生态项目范围非常广,这里仅提供简要说明和思路启发。开发者应根据具体需求探索和整合Kotlin生态系统中的相关资源。
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- GGLM-4.5GLM-4.5拥有3550亿总参数和320亿活跃参数,而GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,总参数为1060亿,活跃参数为120亿。GLM-4.5模型统一了推理、编程和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求。Jinja00
- QQwen3-Coder-480B-A35B-InstructQwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是当前最强大的开源代码模型之一,专为智能编程与工具调用设计。它拥有4800亿参数,支持256K长上下文,并可扩展至1M,特别擅长处理复杂代码库任务。模型在智能编码、浏览器操作等任务上表现卓越,性能媲美Claude Sonnet。支持多种平台工具调用,内置优化的函数调用格式,能高效完成代码生成与逻辑推理。推荐搭配温度0.7、top_p 0.8等参数使用,单次输出最高支持65536个token。无论是快速排序算法实现,还是数学工具链集成,都能流畅执行,为开发者提供接近人类水平的编程辅助体验。【此简介由AI生成】Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
hello-uniapp
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