Sourcery 项目常见问题解决方案

Sourcery 项目常见问题解决方案

Sourcery Meta-programming for Swift, stop writing boilerplate code. Sourcery 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/Sourcery

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Sourcery 是一个基于 Swift 语言的元编程工具,旨在帮助开发者减少样板代码的编写。它利用 SwiftSyntax 库来解析和生成代码,使得开发者可以通过模板自动生成重复性代码,从而提高开发效率。Sourcery 广泛应用于 iOS 和 macOS 开发中,支持自动生成 Equatable、Codable 等协议的实现,极大地简化了代码编写过程。

2. 新手在使用 Sourcery 时需要特别注意的 3 个问题及解决步骤

问题 1:安装和配置 Sourcery

问题描述:新手在初次使用 Sourcery 时,可能会遇到安装和配置的问题,导致无法正常使用。

解决步骤

  1. 安装 Homebrew(如果尚未安装):
    /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
    
  2. 通过 Homebrew 安装 Sourcery
    brew install sourcery
    
  3. 在项目中配置 Sourcery
    • 在项目根目录下创建一个 sourcery.yml 文件,配置 Sourcery 的模板路径和输出路径。
    • sourcery.yml 文件中添加以下内容:
      sources:
        - ./Sources
      templates:
        - ./Templates
      output:
        - ./Generated
      
  4. 运行 Sourcery
    sourcery
    

问题 2:模板编写错误

问题描述:新手在编写 Sourcery 模板时,可能会因为语法错误或逻辑错误导致生成的代码不符合预期。

解决步骤

  1. 检查模板语法
    • 确保模板文件使用正确的 Stencil 语法。
    • 参考 Sourcery 官方文档中的模板示例,确保模板语法正确。
  2. 调试模板
    • 在模板文件中添加调试信息,例如打印变量的值。
    • 运行 Sourcery 后,检查生成的代码文件,查看调试信息是否正确。
  3. 逐步测试
    • 将模板拆分为多个小部分,逐步测试每个部分的正确性。
    • 确保每个部分都能正确生成代码后再合并。

问题 3:生成的代码与项目不兼容

问题描述:生成的代码可能与项目中的现有代码不兼容,导致编译错误或运行时错误。

解决步骤

  1. 检查生成的代码
    • 在运行 Sourcery 后,手动检查生成的代码文件,确保代码逻辑正确且与项目兼容。
  2. 调整模板
    • 根据项目需求调整模板,确保生成的代码符合项目规范。
    • 例如,确保生成的代码文件路径、命名规范等与项目一致。
  3. 逐步集成
    • 将生成的代码逐步集成到项目中,每次只集成一部分,确保每部分都能正常工作。
    • 如果发现问题,及时调整模板并重新生成代码。

通过以上步骤,新手可以更好地理解和使用 Sourcery 项目,避免常见问题,提高开发效率。

Sourcery Meta-programming for Swift, stop writing boilerplate code. Sourcery 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/Sourcery

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver. (Triggered internally at ../c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:108.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 FlashAttention is not available on this device. Using scaled_dot_product_attention instead. Ultralytics 8.3.63 🚀 Python-3.11.11 torch-2.2.2+cu121 CPU (Intel Core(TM) i7-9750H 2.60GHz) YOLOv12n summary (fused): 352 layers, 2,590,824 parameters, 0 gradients Found https://ultralytics.com/images/bus.jpg locally at bus.jpg Traceback (most recent call last): File "/home/zhangchong/anaconda3/envs/yolov12/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) ^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhangchong/yolov12/ultralytics/cfg/__init__.py", line 983, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhangchong/yolov12/ultralytics/engine/model.py", line 560, in predict return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhangchong/yolov12/ultralytics/engine/predictor.py", line 188, in predict_cli for _ in gen: # sourcery skip: remove-empty-nested-block, noqa File "/home/zhangchong/anaconda3/envs/yolov12/lib/python3.11/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 35, in generator_context response = gen.send(None) ^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhangchong/yolov12/ultralytics/engine/predictor.py", line 259, in stream_inference preds = self.inference(im, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/zhangchong/yolov12/ultralytics/engine/predictor.py", line 143, in inference return self.model(im, augment=self.args.augment, visualize=v
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03-12
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