raet 的项目扩展与二次开发
2025-04-26 16:32:50作者:余洋婵Anita
1、项目的基础介绍
raet 是一个由 SaltStack 社区开发的开源项目,它是 SaltStack 的一部分,用于实现 SaltStack 的远程执行和事件驱动通信。raet 提供了一种在分布式系统上进行高效、可靠通信的解决方案,它使用 RAET(Reliable Asynchronous Event Transport)协议来实现数据传输。
2、项目的核心功能
- 事件驱动通信:
raet支持基于事件的通信,使得系统中的组件能够实时响应各种事件。 - 可靠性:通过 RAET 协议,
raet确保数据包的可靠传输,即使在不稳定的网络环境下也能保持通信的连续性。 - 可扩展性:
raet设计灵活,支持插件和自定义扩展,以满足不同场景的需求。
3、项目使用了哪些框架或库?
raet 主要使用 Python 语言开发,依赖以下框架或库:
- Python 标准库:使用 Python 的内置模块进行网络通信和数据处理。
- Tornado:一个 Python Web 框架和异步网络库,用于处理 HTTP 请求和 WebSockets。
- ZMQ:一个高性能的异步消息队列库,用于实现消息的发布和订阅。
4、项目的代码目录及介绍
raet 的代码目录结构如下:
raet/
├── __init__.py
├── __main__.py
├── local/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py
│ ├── __meta__.py
│ ├── messaging/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── connection.py
│ │ ├── nacl.py
│ │ ├── packet.py
│ │ └── raet.py
│ ├── netconfd/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── netconfd.py
│ ├── node.py
│ └── transport.py
├── remote/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py
│ ├── __meta__.py
│ ├── messaging/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── connection.py
│ │ ├── nacl.py
│ │ ├── packet.py
│ │ └── raet.py
│ ├── node.py
│ └── transport.py
└── version.py
__init__.py:初始化模块,用于将目录作为 Python 包使用。local和remote:分别包含本地和远程通信相关的代码。messaging:包含消息传递相关的模块,如连接管理、加密和打包。netconfd:网络配置守护进程相关代码。node.py和transport.py:处理节点管理和传输逻辑。
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的协议支持:根据项目需求,可以扩展
raet以支持其他通信协议。 - 优化性能:对
raet的核心组件进行性能分析和优化,提高通信效率。 - 安全性增强:加强数据加密和身份验证机制,提高系统的安全性。
- 自定义插件开发:利用
raet的插件系统,开发新的功能插件,以满足特定场景的需求。 - 跨平台支持:改进
raet的跨平台兼容性,使其能够在更多操作系统上运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥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
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
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
23
0
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
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322