FlashLearn 项目使用教程

FlashLearn 项目使用教程

FlashLearn Agents made simple - fit/predict pattern, JSON driven flows, and built in concurency support. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlashLearn

1. 项目目录结构及介绍

FlashLearn 项目目录结构如下：

FlashLearn/
├── .github/             # GitHub 工作流和模板文件
│   ├── ISSUE_TEMPLATE   # 问题模板
│   └── PULL_REQUEST_TEMPLATE # PR 模板
├── .idea/               # PyCharm 项目配置文件
├── dist/                # 打包分发目录
├── examples/            # 示例文件和代码
├── flashlearn.egg-info/ # Python 打包信息文件
├── flashlearn/          # FlashLearn 核心代码模块
├── .gitignore           # Git 忽略文件列表
├── CODE_OF_CONDUCT.md   # 行为准则文件
├── CONTRIBUTING.md      # 贡献指南
├── LICENSE.md           # 开源协议文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── SECURITY.md          # 安全策略文件
├── pyproject.toml       # Python 项目配置文件
└── requirements.txt     # 项目依赖文件

• .github/：包含项目维护所需的工作流模板和问题模板。
• .idea/：包含 PyCharm 编辑器的项目配置信息。
• dist/：构建和打包后的文件存放目录。
• examples/：包含了使用 FlashLearn 的示例代码和教程。
• flashlearn.egg-info/：Python 打包生成的信息文件。
• flashlearn/：包含 FlashLearn 的核心代码和模块。
• .gitignore：定义了 Git 应该忽略的文件和目录。
• CODE_OF_CONDUCT.md：项目行为准则，规定了贡献者的行为规范。
• CONTRIBUTING.md：贡献指南，指导外部贡献者如何参与项目。
• LICENSE.md：开源协议，本项目遵循 MIT 协议。
• README.md：项目自述文件，介绍了 FlashLearn 的基本信息和使用方法。
• SECURITY.md：安全策略，描述了项目安全问题的处理流程。
• pyproject.toml：Python 项目配置文件，用于定义项目信息和依赖。
• requirements.txt：项目依赖文件，列出了项目运行所需的外部库。

2. 项目的启动文件介绍

FlashLearn 项目的启动主要是通过 Python 的命令行界面进行。以下是一个基本的启动流程：

1. 确保已经安装了 Python 环境和项目所需的依赖（通过 pip install -r requirements.txt 命令）。
2. 进入 flashlearn/ 目录，找到主程序文件（通常是 __main__.py 或 flashlearn.py）。
3. 在命令行中执行 python main.py 或 python flashlearn.py 命令来启动项目。

具体的启动脚本可能会因项目具体实现而有所不同。

3. 项目的配置文件介绍

FlashLearn 项目的配置文件主要包括以下几个：

• .env：环境变量配置文件，用于存储敏感信息和配置参数，如 API 密钥等。
• pyproject.toml：Python 项目配置文件，可以定义项目的元数据和依赖。
• requirements.txt：Python 项目的依赖文件，指定了项目运行所需的库的版本。

.env 文件示例：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key

pyproject.toml 文件示例：

[build-system]
requires = ["setuptools", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[tool.setuptools]
name = "FlashLearn"
version = "0.1.0"
description = "A tool for integrating LLMs into your typical workflows and ETL pipelines."
long_description = "..."
author = "Your Name"
author_email = "your.email@example.com"
url = "https://github.com/Pravko-Solutions/FlashLearn"
classifiers = [
    "Programming Language :: Python :: 3",
    "License :: OSI Approved :: MIT License",
    "Operating System :: OS Independent",
]

以上内容为 FlashLearn 项目的使用教程，详细介绍了项目的目录结构、启动方式以及配置文件的使用方法。

FlashLearn Agents made simple - fit/predict pattern, JSON driven flows, and built in concurency support. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlashLearn