mac在终端使用命令启动IDEA打开项目

本文介绍了如何在Mac的终端中创建一个自定义脚本,通过`code`命令代替手动操作,实现从Git克隆项目后,直接在终端启动IntelliJIDEA并自动打开项目,提升开发效率。

mac 在终端使用命令启动IDEA打开项目

背景:每次从 git 中 clone 下来项目,都需要手动打开 finder,然后拖到 IDEA 图标上打开项目,探索类似 vscode 一样使用 code 命令打开项目,一键启动IDEA并打开项目。

macOS 终端

  • 创建文件
tong ~/Tomyee/RuoYi-Vue-Plus (5.X)$ cd /usr/local/bin
tong ~/Tomyee/RuoYi-Vue-Plus (5.X)$ sudo vim idea
  • 自定义内容
#!/bin/sh
open -na "IntelliJ IDEA.app" --args "$@"

:wq idea 保存

  • 给权限
tong /usr/local/bin $ sudo chmod +x /usr/local/bin/idea
  • 进入项目目录,使用idea . 打开项目
tong ~/Tomyee $ cd RuoYi-Vue-Plus
tong ~/Tomyee/RuoYi-Vue-Plus (5.X)$ idea .
zsh: correct idea to die [nyae]? n

tong ~/Tomyee/RuoYi-Vue-Plus (5.X)$
tong ~/Tomyee/RuoYi-Vue-Plus (5.X)$

快去试试叭!~~~

Python 中集成 Ollama 可以通过使用 `ollama` 官方提供的 Python 客户端库来实现。Ollama 是一个本地运行的大型语言模型(LLM)工具,它支持多种模型,如 Llama 2、Mistral 等,并且可以通过简单的 APIPython 应用程序集成。 ### 安装 Ollama Python 库 首先,需要确保你已经在本地系统上安装了 Ollama。你可以从 [Ollama 官方网站](https://ollama.com/)下载并安装适用于你操作系统的版本。 接下来,安装 Python 客户端库。Ollama 提供了一个官方的 Python 包,可以通过 `pip` 安装: ```bash pip install ollama ``` ### 使用 Ollama Python 库 安装完成后,可以使用 `ollama` 模块来调用 OllamaAPI。以下是一个简单的示例,展示如何使用 Ollama 的 `generate` 方法来生成文本: ```python import ollama # 生成文本 response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') # 打印响应 print(response['response']) ``` 在这个例子中,`model` 参数指定了要使用的模型(例如 `llama3`),`prompt` 参数是用户输入的提示词。Ollama 会根据提示词生成相应的文本,并返回一个包含 `response` 字段的字典。 ### 获取模型列表 如果你想查看当前可用的模型,可以使用以下代码: ```python import ollama # 获取模型列表 models = ollama.list() # 打印模型列表 for model in models['models']: print(model['name']) ``` ### 模型对话(Chat) Ollama 还支持更复杂的对话模式,允许你在多轮对话中保持上下文。以下是一个使用 `chat` 方法的示例: ```python import ollama # 开始对话 response = ollama.chat( model='llama3', messages=[ {'role': 'user', 'content': '你好,你能帮我做什么?'}, {'role': 'assistant', 'content': '你好!我可以帮助你回答问题、提供建议,甚至进行简单的创作。有什么我可以帮你的吗?'}, {'role': 'user', 'content': '你能告诉我关于机器学习的基础知识吗?'} ] ) # 打印响应 print(response['message']['content']) ``` 在这个例子中,`messages` 参数是一个包含多个对话记录的列表,每个记录都有一个 `role` 和 `content` 字段。Ollama 会根据这些对话记录生成相应的回复。 ### 错误处理 在实际应用中,建议添加错误处理逻辑,以应对可能出现的网络问题或模型加载失败等情况: ```python import ollama try: response = ollama.generate(model='llama3', prompt='为什么天空是蓝色的?') print(response['response']) except Exception as e: print(f"发生错误: {e}") ``` ### 相关问题
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