VSCode Elasticsearch 插件使用教程
2024-08-30 09:48:28作者:薛曦旖Francesca
1. 项目的目录结构及介绍
vscode-elastic/
├── .vscode/
│ ├── extensions.json
│ ├── launch.json
│ └── settings.json
├── client/
│ ├── index.ts
│ └── utils.ts
├── server/
│ ├── index.ts
│ └── routes.ts
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md
- .vscode/: 包含VSCode的配置文件,如扩展推荐、启动配置和设置。
- client/: 客户端代码目录,包含与Elasticsearch交互的逻辑。
- server/: 服务器端代码目录,包含API路由和处理逻辑。
- package.json: 项目依赖和脚本配置文件。
- tsconfig.json: TypeScript配置文件。
- README.md: 项目说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
客户端启动文件
client/index.ts 是客户端的入口文件,主要负责初始化客户端配置和启动逻辑。
import { initClient } from './utils';
const client = initClient();
client.ping({}, (error) => {
if (error) {
console.error('Elasticsearch cluster is down!');
} else {
console.log('Everything is ok');
}
});
服务器端启动文件
server/index.ts 是服务器端的入口文件,主要负责启动服务器和监听端口。
import express from 'express';
import { router } from './routes';
const app = express();
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.use('/api', router);
app.listen(PORT, () => {
console.log(`Server is running on port ${PORT}`);
});
3. 项目的配置文件介绍
package.json
package.json 文件包含了项目的依赖、脚本和其他元数据。
{
"name": "vscode-elastic",
"version": "1.0.0",
"description": "VSCode extension for Elasticsearch",
"main": "index.js",
"scripts": {
"start": "node index.js",
"build": "tsc"
},
"dependencies": {
"@elastic/elasticsearch": "^7.13.0",
"express": "^4.17.1"
},
"devDependencies": {
"@types/node": "^14.14.37",
"typescript": "^4.2.3"
}
}
tsconfig.json
tsconfig.json 文件是TypeScript的配置文件,定义了编译选项。
{
"compilerOptions": {
"target": "ES6",
"module": "commonjs",
"outDir": "./dist",
"strict": true,
"esModuleInterop": true
},
"include": ["src/**/*"]
}
.vscode/settings.json
.vscode/settings.json 文件包含了VSCode的特定设置,如代码格式化和Linting工具配置。
{
"editor.formatOnSave": true,
"eslint.enable": true,
"files.autoSave": "afterDelay"
}
通过以上介绍,您可以更好地理解和使用VSCode Elasticsearch插件。希望这篇教程对您有所帮助!
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.66 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
159
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
458
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++
630
221
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (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
1.06 K
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
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
360
2.5 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
156
206