Thunderstore 开源项目教程
2024-09-21 22:34:48作者:裘旻烁
1. 项目介绍
Thunderstore 是一个开源的模组管理平台,旨在为游戏玩家提供一个集中化的模组库,支持多种游戏的模组管理和下载。Thunderstore 不仅为玩家提供了便捷的模组管理工具,还为模组开发者提供了一个上传和分享模组的平台。通过 Thunderstore,玩家可以轻松地安装、更新和管理游戏模组,从而增强游戏体验。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境已经安装了以下工具:
- Python 3.7 或更高版本
- Git
- Pip
2.2 克隆项目
首先,克隆 Thunderstore 项目到本地:
git clone https://github.com/thunderstore-io/Thunderstore.git
cd Thunderstore
2.3 安装依赖
使用 Pip 安装项目所需的依赖:
pip install -r requirements.txt
2.4 配置数据库
Thunderstore 使用 PostgreSQL 作为数据库。您需要创建一个数据库并配置连接信息。在 settings.py 文件中,找到数据库配置部分并进行相应修改:
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql',
'NAME': 'your_database_name',
'USER': 'your_database_user',
'PASSWORD': 'your_database_password',
'HOST': 'localhost',
'PORT': '5432',
}
}
2.5 运行数据库迁移
运行以下命令来创建数据库表:
python manage.py migrate
2.6 启动开发服务器
最后,启动开发服务器:
python manage.py runserver
现在,您可以在浏览器中访问 http://127.0.0.1:8000/ 来查看 Thunderstore 的运行情况。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Thunderstore 已经被广泛应用于多个游戏的模组管理,例如:
- Valheim: 玩家可以通过 Thunderstore 安装和管理各种 Valheim 模组,提升游戏体验。
- Risk of Rain 2: Thunderstore 为 Risk of Rain 2 玩家提供了丰富的模组选择,帮助他们自定义游戏内容。
- Dyson Sphere Program: 通过 Thunderstore,玩家可以轻松安装和管理 Dyson Sphere Program 的模组,优化游戏玩法。
3.2 最佳实践
- 模组管理: 使用 Thunderstore 的模组管理功能,可以轻松启用、禁用或更新模组,确保游戏环境的稳定。
- 模组开发: 开发者可以通过 Thunderstore 上传自己的模组,并通过平台提供的 API 与玩家互动,获取反馈和更新模组。
- 社区互动: Thunderstore 鼓励玩家和开发者之间的互动,通过社区论坛和 Discord 服务器,玩家可以分享模组使用心得,开发者可以获取用户反馈。
4. 典型生态项目
Thunderstore 作为一个模组管理平台,与多个游戏和模组项目紧密结合,形成了丰富的生态系统。以下是一些典型的生态项目:
- Valheim: 提供了丰富的模组资源,增强了游戏的可玩性。
- Risk of Rain 2: 通过 Thunderstore,玩家可以安装各种模组,自定义游戏内容。
- Dyson Sphere Program: 提供了多种模组,帮助玩家优化游戏体验。
- BONEWORKS: 通过 Thunderstore,玩家可以安装和管理 BONEWORKS 的模组,提升游戏体验。
Thunderstore 不仅为这些游戏提供了模组管理功能,还促进了模组开发者与玩家之间的互动,形成了良好的生态循环。
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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
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
380
3.43 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
621
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