Leiningen项目中的全局依赖排除机制解析与优化
在Clojure生态系统中,Leiningen作为最流行的构建工具之一,其依赖管理机制对开发者日常工作至关重要。本文将深入分析Leiningen项目中一个关于全局依赖排除机制的技术细节,以及社区如何通过优化解决了这个问题。
问题背景
在Leiningen的依赖管理系统中,开发者可以通过:exclusions关键字来排除特定的依赖项。然而,原始实现中存在一个限制:当在profile中设置全局:exclusions时,这些排除规则不会应用到根级别的:dependencies向量中。
这种情况在实际开发中会带来不便。例如,当开发者希望在开发环境(dev profile)中替换某个核心依赖(如Clojure编译器)时,必须手动注释掉根依赖,而不能简单地通过profile中的全局排除来实现。
技术细节分析
问题的根源在于Leiningen的依赖解析流程。当构建classpath时,系统会调用leiningen.core.classpath/get-classpath函数处理项目配置。即使依赖项被标记了排除自身(如[org.clojure/clojure "1.11.1" :exclusions [[org.clojure/clojure]]]),底层的cemerick.pomegranate.aether/dependency-files函数仍会返回对应坐标的JAR文件,而不会考虑排除规则。
解决方案设计
经过社区讨论,最终确定在项目初始化阶段(init-project)处理这个问题是最合适的。具体来说,是在add-global-exclusions函数(由init-profiles调用)中进行优化。这个函数原本负责将顶层:exclusions合并到各个:dependencies向量中,现在扩展其功能以过滤掉"自相矛盾"的依赖项。
优化后的实现会识别并移除那些排除自身的依赖项,如[org.clojure/clojure "1.11.1" :exclusions [[org.clojure/clojure]]。这种处理方式既保持了代码的整洁性,又解决了实际问题。
实际影响
这一改进使得开发者能够更灵活地管理依赖关系,特别是在需要替换核心依赖的开发场景中。现在,开发者可以:
- 在profile中定义替代依赖和全局排除规则
- 无需修改根依赖配置
- 确保排除规则正确应用到所有依赖层级
这种改进特别适合需要替换Clojure编译器(如使用ClojureStorm或FlowStorm)的开发场景,大大提升了开发体验和配置灵活性。
总结
Leiningen通过优化依赖排除机制,解决了profile中全局排除规则不应用到根依赖的问题。这一改进展示了开源社区如何通过细致的技术讨论和精准的代码修改,持续提升开发者体验。对于Clojure开发者而言,理解这一机制有助于更高效地管理项目依赖关系,特别是在需要定制开发环境的场景中。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00