Satis:打造专属的PHP静态Composer仓库
2025-01-14 23:39:45作者:段琳惟
在当今的PHP开发环境中,Composer 已经成为依赖管理的首选工具。它通过Packagist 提供了丰富的开源库和组件,但有时我们可能需要创建一个私有的依赖库,以便更好地控制项目的依赖关系。这时,Satis 就是一个非常好的选择。
引言
Satis 是一个简单的静态 Composer 仓库生成器,它允许 PHP 开发者创建私有包仓库,以管理项目依赖。使用 Satis 可以提高包分发的控制力,增强安全性,并加速包的安装过程。本文将详细介绍如何安装和使用 Satis,帮助开发者打造属于自己的私有 Composer 仓库。
安装前准备
系统和硬件要求
- PHP 版本要求:请确保使用的 PHP 版本与 Satis 兼容,具体版本要求可查看项目的
composer.json文件。 - 硬件要求:Satis 对硬件没有特殊要求,常规开发环境即可满足需求。
必备软件和依赖项
- Composer:确保已经安装了 Composer,它是安装 Satis 的基础。
安装步骤
下载开源项目资源
首先,需要从 Satis 的官方仓库克隆项目:
composer create-project --keep-vcs --no-dev composer/satis:dev-main
安装过程详解
- 克隆完成后,进入项目目录。
- 构建仓库,需要指定配置文件和输出目录:
php bin/satis build <configuration-file> <output-directory> - 如果使用 Docker,可以拉取 Satis 的 Docker 镜像,并运行容器来构建仓库:
docker pull composer/satis docker run --rm --init -it \ --user $(id -u):$(id -g) \ --volume $(pwd):/build \ --volume "${COMPOSER_HOME:-$HOME/.composer}:/composer" \ composer/satis build <configuration-file> <output-directory>
常见问题及解决
- 如果在安装过程中遇到权限问题,请确保以正确的用户身份运行命令。
- 检查是否所有的依赖项都已正确安装。
基本使用方法
加载开源项目
将生成的静态仓库地址添加到项目的 composer.json 文件中,然后运行 composer install。
简单示例演示
创建一个简单的配置文件 satis.json,添加所需的仓库和包,然后构建仓库。
参数设置说明
在配置文件中,可以设置各种参数,如仓库地址、包含的包、排除的包等。
结论
通过本文,开发者应该能够掌握如何安装和使用 Satis 来创建私有 Composer 仓库。为了深入学习,可以参考官方文档和示例项目。实践中遇到问题时,不妨尝试不同的配置和解决方案,以找到最适合自己项目的方法。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
422
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
331
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869