开源项目启动与配置教程
2025-05-05 23:39:44作者:齐添朝
1. 项目目录结构及介绍
开源项目async-asgi-testclient的目录结构如下:
async-asgi-testclient/
├── asgi.py # ASGI 应用启动文件
├── __init__.py # 初始化文件
├── main.py # 主程序文件
├── requirements.txt # 项目依赖文件
└── testclient/ # 测试客户端目录
├── __init__.py # 初始化文件
└── asgi.py # ASGI 应用测试客户端
asgi.py: ASGI 应用启动文件,用于启动 ASGI 服务。__init__.py: 初始化文件,用于将目录作为 Python 包。main.py: 主程序文件,项目的主体逻辑可能在此文件中实现。requirements.txt: 项目依赖文件,列出项目运行所需的 Python 包。testclient: 测试客户端目录,包含用于测试的 ASGI 客户端。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是asgi.py,其内容如下:
import os
from django.core.asgi import get_asgi_application
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'async-asgi-testclient.settings')
application = get_asgi_application()
这段代码设置了Django项目的环境变量,并获取了ASGI应用程序的实例。要启动项目,你需要使用ASGI服务器(如uvicorn)来运行这个文件。
启动命令示例(假设你已经安装了uvicorn):
uvicorn async-asgi-testclient.asgi:application
3. 项目的配置文件介绍
在这个开源项目中,并没有单独的配置文件。通常,Django项目的配置是通过settings.py文件来完成的,但在这个例子中,我们没有看到settings.py文件,这可能意味着项目直接使用了默认的Django设置或者是在代码中直接进行了配置。
如果项目中有settings.py文件,它通常会包含数据库配置、中间件、模板设置等众多配置项。你需要在项目的环境中设置DJANGO_SETTINGS_MODULE环境变量来指向这个配置文件。
例如:
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'async-asgi-testclient.settings')
确保在运行项目之前,所有的配置都是正确的,并且所有必需的依赖项都已经安装在环境中。
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
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
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
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
643
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
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++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
248
317
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
9
1
🎉 (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
1.13 K
631
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,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873