首页
/ ss-cloud-scanner 项目启动与配置教程

ss-cloud-scanner 项目启动与配置教程

2025-05-04 09:51:41作者:农烁颖Land

1. 项目的目录结构及介绍

ss-cloud-scanner 项目的主要目录结构如下所示:

  • `););
    • `););
      • `););
    • `););
    • `););
    • `);););
    • `);););
    • `););
    • `););

目录说明:

  • `););
    • 存放项目的所有源代码。
  • `););
    • 存放项目所需的第三方库和依赖。
  • `););
    • 存放项目的基本配置文件。
  • `););
    • 存放项目文档,包括本文档。
  • `););
    • 存放项目的测试代码。
  • `););
    • 存放项目构建和部署的脚本。
  • `););
    • 存放项目的可执行文件和其他运行时资源。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 bin 目录下,通常为 ss-cloud-scanner.sh(对于Linux系统)或 ss-cloud-scanner.bat(对于Windows系统)。

启动命令:

  • Linux:

    ./bin/ss-cloud-scanner.sh
    
  • Windows:

    bin\ss-cloud-scanner.bat
    

启动脚本会初始化项目环境,加载配置文件,并启动项目的主程序。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 conf 目录下,通常为 config.properties

配置文件内容:

配置文件 config.properties 包含了项目运行所需的各种配置项,以下是一些常见的配置示例:

# 数据库配置
db.host=localhost
db.port=3306
db.user=root
db.password=123456
db.database=ss_cloud_scanner

# 服务端口配置
service.port=8080

# 其他配置
log.level=INFO
log.file=logs/ss-cloud-scanner.log

这些配置项可以根据实际需求进行调整,以确保项目能够正确运行。

以上是 ss-cloud-scanner 项目的启动和配置文档,按照上述步骤操作,您应该能够顺利启动并运行该项目。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
165
2.05 K
nop-entropynop-entropy
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
8
0
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
954
563
leetcodeleetcode
🔥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
60
16
apintoapinto
基于golang开发的网关。具有各种插件,可以自行扩展,即插即用。此外,它可以快速帮助企业管理API服务,提高API服务的稳定性和安全性。
Go
22
0
giteagitea
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
17
0
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
408
387
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
77
71
rainbondrainbond
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
14
1