Ray项目文档贡献指南：从构建到编写的完整教程

Ray项目文档贡献指南：从构建到编写的完整教程

ray ray-project/ray: 是一个分布式计算框架，它没有使用数据库。适合用于大规模数据处理和机器学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用分布式计算框架的场景。特点是分布式计算框架、无数据库。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ray

前言

Ray作为一款分布式计算框架，其文档系统是项目生态的重要组成部分。本文将深入解析Ray文档系统的技术架构和贡献流程，帮助开发者更好地参与文档建设。

文档系统架构解析

Ray文档系统基于Sphinx构建，采用PyData主题，支持两种标记语言：

1. reStructuredText (rST)：Sphinx原生格式，功能强大但学习曲线较陡
2. MyST Markdown：兼容CommonMark标准，同时支持Sphinx扩展功能

文档类型主要分为：

• 概念说明文档（.md/.rst）
• 可执行示例（.ipynb）
• API参考文档（自动生成）

开发环境配置

环境隔离原则

文档构建环境应与Ray运行环境隔离，避免依赖冲突：

conda create -n ray-docs python=3.12
conda activate ray-docs
pip install -r requirements-doc.txt

构建方式选择

Ray提供两种文档构建模式：

1. 增量构建（推荐日常使用）

make local

特点：

• 利用S3缓存加速
• 仅重建修改过的文件
• 支持实时预览

2. 完整构建（用于重大变更）

make develop

特点：

• 完全重建所有文档
• 耗时较长但结果最准确

文档编写规范

内容风格指南

遵循Google开发者文档风格：

• 使用现在时态
• 采用第二人称
• 允许使用缩写
• 主动语态优先
• 句子首字母大写

代码片段规范

所有可执行代码必须通过测试：

1. 将代码放入doc_code/目录
2. 在文档中引用：

.. literalinclude:: ../doc_code/example.py

伪代码可使用直接嵌入方式：

```python
# 伪代码示例
def pseudocode():
    return "仅用于说明概念"
```

API文档编写技巧

使用Sphinx的autodoc扩展自动生成API文档：

.. autofunction:: ray.tune.integration.docker.DockerSyncer

.. autoclass:: ray.tune.integration.keras.TuneReportCallback

最佳实践：

• 每个API应包含可运行的微型示例
• 示例代码应当自包含
• 复杂参数需详细说明

可执行文档开发

笔记本文档编写

Ray支持Jupyter Notebook格式文档：

1. 使用专用模板创建
2. 添加必要的元数据：

---
jupytext:
    text_representation:
        extension: .md
        format_name: myst
kernelspec:
    display_name: Python 3
    language: python
    name: python3
---

单元格控制标签

通过标签控制单元格显示：

• hide-cell：完全隐藏
• hide-input：只隐藏代码
• hide-output：只隐藏输出
• remove-cell：构建时移除

文档结构管理

新增文档需添加到toctree中：

.. toctree::
   :maxdepth: 2
   
   new_document

典型文档结构包含：

1. 项目概览页
2. 快速入门指南
3. 核心概念说明
4. 功能教程
5. 实用示例
6. 常见问题
7. API参考

开发工具推荐

Esbonio语言服务器

功能特性：

• RST语法自动补全
• 文档链接验证
• 实时诊断反馈

支持主流编辑器：

• VS Code（通过扩展）
• Neovim（通过LSP配置）

质量保证流程

提交前必须：

1. 本地构建验证
2. 运行格式化脚本

../scripts/format.sh

3. 检查链接有效性
4. 验证代码示例运行

结语

参与Ray文档建设是深入了解项目架构的绝佳途径。通过本文介绍的工具链和规范，开发者可以高效地贡献文档内容，帮助完善Ray生态系统。建议从修正错别字或补充示例开始，逐步深入更复杂的文档开发工作。

ray ray-project/ray: 是一个分布式计算框架，它没有使用数据库。适合用于大规模数据处理和机器学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用分布式计算框架的场景。特点是分布式计算框架、无数据库。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/ray