shx 开源项目教程
2024-08-22 02:18:38作者:舒璇辛Bertina
项目介绍
shx 是一个基于 Node.js 的命令行工具,旨在提供跨平台的 shell 命令执行功能。它封装了常见的 shell 命令,如 rm、cp、ls 等,使得这些命令可以在 Windows、macOS 和 Linux 上以一致的方式运行。shx 的设计目标是简化跨平台脚本的编写,减少因操作系统差异带来的兼容性问题。
项目快速启动
安装 shx
首先,确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后,通过 npm 安装 shx:
npm install -g shx
使用示例
以下是一些基本的 shx 命令示例:
# 列出当前目录下的文件
shx ls
# 删除指定文件
shx rm file.txt
# 复制文件
shx cp source.txt destination.txt
# 创建目录
shx mkdir new_directory
应用案例和最佳实践
自动化脚本
shx 可以用于编写跨平台的自动化脚本。例如,以下是一个简单的脚本,用于清理和构建项目:
const shx = require('shx');
// 清理旧的构建文件
shx.rm('-rf', 'dist');
// 创建新的构建目录
shx.mkdir('dist');
// 执行构建命令
shx.exec('npm run build');
跨平台兼容性
使用 shx 可以确保你的脚本在不同操作系统上都能正常运行。例如,以下脚本在 Windows 和 Unix 系统上都能正确删除目录:
const shx = require('shx');
shx.rm('-rf', 'old_directory');
典型生态项目
shelljs
shx 是 shelljs 项目的一部分,shelljs 是一个更全面的 Node.js 库,提供了更多的 shell 命令和功能。如果你需要更复杂的 shell 操作,可以考虑使用 shelljs。
npm scripts
在 npm 脚本中使用 shx 可以简化跨平台命令的编写。例如,以下是一个 npm 脚本示例:
{
"scripts": {
"clean": "shx rm -rf dist",
"build": "shx mkdir dist && npm run compile"
}
}
通过这些模块的介绍和示例,你可以快速上手并充分利用 shx 的功能,编写跨平台的自动化脚本。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C030
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
425
3.26 K
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
334
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
264
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
🎉 (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
667
🔥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
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
19
30