Competitive Programming 项目技术文档
2024-12-28 21:26:09作者:魏侃纯Zoe
1. 安装指南
Competitive Programming 项目是一个开源的编程竞赛笔记本项目。下面将为您详细介绍如何安装该项目。
系统要求
- 操作系统:支持主流操作系统(Windows、Linux、macOS)
- Python版本:Python 3.x
安装步骤
- 克隆项目到本地
git clone https://github.com/SuprDewd/CompetitiveProgramming.git
- 进入项目目录
cd CompetitiveProgramming
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 检查安装是否成功
python main.py
如果看到相关信息输出,说明项目安装成功。
2. 项目的使用说明
Competitive Programming 项目主要用于记录和分享编程竞赛的笔记。以下是项目的基本使用方法:
- 运行主程序
python main.py
- 查看项目帮助文档
python main.py -h
- 查看竞赛题目
python main.py -l
- 查看竞赛题目详细内容
python main.py -d <题目ID>
3. 项目API使用文档
Competitive Programming 项目提供了一系列API接口,以便用户可以方便地获取和操作竞赛题目数据。以下是一些基本的API使用方法:
- 获取竞赛题目列表
import requests
response = requests.get("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests")
print(response.json())
- 获取竞赛题目详情
import requests
response = requests.get("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests/<题目ID>")
print(response.json())
- 添加竞赛题目
import requests
data = {
"title": "题目名称",
"content": "题目内容",
"difficulty": "难度等级"
}
response = requests.post("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests", json=data)
print(response.json())
- 更新竞赛题目
import requests
data = {
"title": "题目名称",
"content": "题目内容",
"difficulty": "难度等级"
}
response = requests.put("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests/<题目ID>", json=data)
print(response.json())
- 删除竞赛题目
import requests
response = requests.delete("http://127.0.0.1:5000/api/v1/contests/<题目ID>")
print(response.json())
4. 项目安装方式
Competitive Programming 项目提供了多种安装方式,用户可以根据自己的需求选择合适的安装方法。
1. 使用pip安装
pip install CompetitiveProgramming
2. 手动安装
- 克隆项目到本地
git clone https://github.com/SuprDewd/CompetitiveProgramming.git
- 进入项目目录
cd CompetitiveProgramming
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 运行主程序
python main.py
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust098- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
28
16
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
560
98
暂无描述
Dockerfile
704
4.51 K
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
412
338
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++
957
955
Ascend Extension for PyTorch
Python
568
694
🎉 (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
1.6 K
940
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.42 K
116
AI 将任意文档转换为精美可编辑的 PPTX 演示文稿 — 无需设计基础 | 包含 15 个案例、229 页内容
Python
78
5
暂无简介
Dart
950
235