Printrun 技术文档
1. 安装指南
1.1 预编译二进制包和软件包
1.1.1 Windows 和 macOS 预编译二进制包
可以从以下地址下载最新的预编译包:https://github.com/kliment/Printrun/releases/latest
注意: macOS 用户可能会遇到“无法验证开发者”的提示,此时可以通过右键点击应用并选择“打开”来解决。
1.1.2 Linux 官方仓库中的软件包
Ubuntu / Mint / Raspberry Pi OS / Debian
安装完整套件:
sudo apt install printrun
或者只安装需要的应用:
sudo apt install pronsole
或
sudo apt install pronterface
Fedora
安装完整套件:
sudo dnf install printrun
或者只安装需要的应用:
sudo dnf install pronsole
或
sudo dnf install pronterface
Arch Linux
可以通过 AUR 安装:
yaourt printrun
1.2 从源码运行
1.2.1 Linux / macOS
-
安装 Python
大多数 Linux 发行版已经预装了 Python。如果没有,可以通过包管理器安装。macOS 用户可以从 python.org 下载并安装最新版本的 Python。
-
下载最新的 Printrun 源码
在终端中运行以下命令:
git clone https://github.com/kliment/Printrun.git cd Printrun -
使用 Python 虚拟环境
建议使用虚拟环境以避免与其他 Python 库冲突。在 Printrun 根目录下创建并激活虚拟环境:
python -m venv venv source venv/bin/activate -
安装 Printrun
激活虚拟环境后,运行以下命令安装 Printrun:
python -m pip install . -
运行 Printrun
激活虚拟环境后,运行所需的应用:
pronterface.py
1.2.2 Windows
-
安装必要的软件
-
下载源码并编译
在 CMD 或 PowerShell 中运行以下命令:
git clone https://github.com/kliment/Printrun.git cd Printrun release_windows.bat -
运行应用
编译完成后,可以在
dist目录中找到Pronterface.exe和Pronsole.exe。
2. 项目使用说明
2.1 使用 Pronterface
设置完成后,可以在解压后的目录中启动 pronterface.py。选择端口名称和波特率,点击连接。加载 STL 或 GCODE 文件后,可以直接打印或上传到 SD 卡。
2.2 使用 Pronsole
pronsole.py 是一个交互式命令行主机,支持 Tab 补全功能。
2.3 使用 Printcore
printcore.py 是一个库,使得编写 RepRap 主机变得简单。
2.4 使用 Platers
Platers 是一个帮助脚本集合,用于处理 3D 打印机的相关任务。
3. 项目 API 使用文档
3.1 printcore.py
printcore.py 提供了与 3D 打印机通信的 API,开发者可以通过该库轻松编写自定义的 3D 打印机主机。
3.2 pronsole.py
pronsole.py 提供了命令行接口,支持多种命令和 Tab 补全功能。
3.3 pronterface.py
pronterface.py 提供了图形化界面,功能与 pronsole.py 相同。
4. 项目安装方式
4.1 预编译包安装
可以从 GitHub 下载预编译的二进制包,或者通过操作系统的包管理器安装。
4.2 源码安装
通过克隆 GitHub 仓库并运行安装脚本,可以从源码安装 Printrun。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00