推荐使用:get-stdin - 简易获取标准输入流的Node.js库
2024-05-20 22:13:28作者:明树来
项目介绍
在开发命令行工具时,我们经常需要从标准输入(stdin)读取数据。get-stdin 是一个轻量级的Node.js库,它使得这个过程变得极其简单。只需一行代码,你就能轻松地将stdin转换为字符串或Buffer对象。对于那些希望快速处理命令行输入的开发者来说,这绝对是一个不可或缺的工具。
项目技术分析
get-stdin 提供了两个主要的方法:getStdin() 和 getStdin.buffer()。这两个方法都返回一个Promise,当stdin流的end事件触发时,Promise会被解析,这意味着没有更多的数据可供读取。
getStdin():将stdin转换为字符串。在TTY上下文中,如果stdin为空,返回的是一个空字符串。getStdin.buffer():将stdin转换为Buffer对象。在TTY上下文同样处理,若stdin为空则返回一个空Buffer。
值得注意的是,get-stdin 已经考虑到与Node.js最新的Web Streams API集成,你可以利用streamConsumers.text()和streamConsumers.buffer()来达到相同的效果。
项目及技术应用场景
get-stdin 可广泛应用于各种场景,包括但不限于:
- 命令行工具:接收用户输入并进行处理,例如文本过滤、数据分析或其他任何基于用户输入的操作。
- 管道操作:与其他命令行工具串联,通过管道传递数据,如
ls | grep something | your-node-program,你的程序可以直接处理来自grep的输出。 - 自动化脚本:在自动化脚本中,可以获取系统级别的输入数据,用于执行特定任务。
项目特点
- 简洁API:仅需一两行代码,即可实现stdin的读取,易于理解和使用。
- 兼容性:支持多种环境,包括TTY上下文,并且与Node.js的最新Web Streams API兼容。
- 异步处理:以Promise形式返回结果,方便与async/await语法结合,提高代码可读性。
- 灵活性:提供了字符串和Buffer两种读取方式,适应不同的数据处理需求。
如果你在寻找一种优雅的方式来处理Node.js应用的标准输入,get-stdin 值得你尝试。安装简单,使用便捷,它可以无缝融入到你的项目中,帮助你高效地完成任务。现在就通过npm install get-stdin 将它加入到你的工具箱吧!
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
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-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
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
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
177
暂无简介
Dart
605
135
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
231
83
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
364
3 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310