创建多个工程命令 create_project.py

最新推荐文章于 2025-05-18 16:37:35 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-18 16:37:35 发布 · 1k 阅读

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本文介绍如何使用Python创建一个简单的项目，并通过C++实现一个基本的Hello World程序，涵盖从项目初始化到代码实现的全过程。

python create_project.py -project hello -package hello -language cpp

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003、Python 创建第一个项目

不在同一频道上的呆子的博客

01-01

714

Python 创建第一个项目

Python入门基础-三、新建pycharm工程 create New Project+添加需要的第三方库+镜像推荐#解释器缺失怎么办＃集成文件式和命令行式编程

热门推荐

夏普通

11-04

1万+

1．选择新建一个Pure Python项目，新建项目路径可以在Location处选择。 2.Project Interpreter部分是选择新建项目所依赖的python库，第一个选项会在项目中简历一个venv（virtualenv）目录，这里存放一个虚拟的python环境。这里所有的类库依赖都可以直接脱离系统安装的python独立运行。 3.Existing Interpreter关联已经存在的...

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create_project_py.bat

08-08

键盘的批处理文件，放在cocos2d-x...\tools\project-creator\目录下，直接双击运行，即可在cocos2d-x...\project\目录下创建cocos2d-x项目。

create_project.py报错问题,建议用回python2.7

weixin_34097242的博客

02-18

168

d:\DevTool\cocos2d-x-2.2.2\cocos2d-x-2.2.2\tools\project-creator\create_project.py 报错 d:\DevTool\cocos2d-x-2.2.2\cocos2d-x-2.2.2\tools\project-creator>python create_p roject.py -project HelloWo...

cocos2d python文档_cocos2d-x使用python脚本创建项目的简单方法

weixin_39902107的博客

12-05

253

在cocos2d-x2.1.4以上的版本中，取消了使用vs模版创建项目的方法，开始使用python脚本创建项目，使用python创建项目需要在命令行敲很多指令，比较麻烦。我把这些命令组合在一起，放在了一个批处理文件中，直接双击打开批处理文件就可以通过几个简单的指令来创建项目。第一步：新建一个txt文件，将下面这段代码拷贝进去，保存文件，将文件名改成create_project.bat。@echo...

Python包(Package)的组织结构：__init__.py的作用

记录学习的过程

05-18

722

本文深入探讨了Python包的组织结构，特别是__init__.py文件的核心作用。首先介绍了Python模块与包的基本概念，模块是一个.py文件，而包是一个包含多个模块的目录。接着详细解析了__init__.py文件的多重功能，包括标识包目录、初始化包代码、定义__all__变量、集中导入常用内容以及实现子包和模块的延迟加载。文章还对比了__init__.py在Python 2.x和3.x中的变化，特别是Python 3.3引入的隐式命名空间包。最后，通过实际项目示例展示了__init__.py的高级用法

BERT学习笔记：run_classifier.py

Dong Hsueh

06-11

6628

BERT 源码初探之 run_classifier.py 本文源码来源于 Github上的BERT 项目中的 run_classifier.py 文件。阅读本文需要对Attention Is All You Need以及BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding两篇论文有所了解，...

Django_project.zip

12-31

在Django项目中，业务逻辑通常被划分为多个独立的应用。在`Django_project`文件夹下，可能会有如`polls`、`blog`这样的应用目录，每个应用都有自己的`models.py`（数据模型）、`views.py`（视图函数）、`forms.py`...

解锁 LangChain：如何通过 __init__.py 提升 GPT 项目的灵活性

AI Agent 首席体验官

03-19

980

在langchain的项目中，的作用和在其他Python项目中的作用一样，主要用于包的初始化、封装常用功能和配置一些初始化设置。它使得在导入这个包时，用户能够方便地使用包中的功能，同时也可以进行一些初始化的操作。

mysql_project.rar

02-14

例如，在`mysql_project`中，你可能需要创建一个或多个数据表来存储项目相关的数据，如用户信息、文章内容、评论等。使用MySQL的SQL语言（Structured Query Language）来定义和操作这些数据表。学习如何创建（CREATE...

create-project：用于创建项目的cli工具

03-04

用于创建项目的带有节点的CLI工具

create python project steps

weixin_33728268的博客

12-05

287

Setting Up Your First Project You don't have to manually create the structure above, many tools will help you build this environment. For example the Cookiecutter project will help you manage project...

create_project.py脚本将新建的工程 Cocos2d-x

he_wen_jian的专栏

11-14

2010

使用create_project.py脚本将新建的工程与cocos2d-x-2.1.4关联，好让工程正确找到对应的include和lib库。安装好Pyhton 2.7.3并将python.exe命令所在目录加到Path中后，如何使用D:\cocos2d-x-2.1.4\cocos2d-x-2.1.4\tools\project-creator目录下的create_project.py脚本呢

cocos2d-x 2.1.4 使用create_project.py脚本创建项目

02-12

563

转自：cocos2d-x 2.1.4 使用create_project.py脚本创建项目+ant打包项目 - 幻想无价值！ - 博客频道 - 优快云.NET http://blog.csdn.net/callchunli/article/details/10068337 1、创建项目：执行create_project.py脚本，进入Doc界面输入下面的命令： cd D:\cocos2dx\c

cocos2d-x 2.1.4 使用create_project.py脚本创建项目+ant打包项目

幻想无价值！

08-19

9359

执行create_project.py脚本，进入Doc界面输入下面的命令： cd D:\cocos2d-x-2.1.4\cocos2d-x-2.1.4\tools\project-creator //进入到create_project.py脚本所在目录运行脚本，生成HelloWorld项目，命令为： python create_project.py -project Hel

python命令创建project_[django] 创建项目步骤以及基础命令

weixin_42168750的博客

01-29

1294

创建项目django-admin startproject mysite新建 apppython manage.py startapp app1配置文件数据库DATABASES = {'default': {'ENGINE': 'django.db.backends.mysql','NAME':'dbname','USER': 'root','PASSWORD': 'xxx','HOST': ''...

cocos2d-x用create_project.py创建项目报错

cheligeer

10-15

2164

用create_project.py创建项目是报错，也不知是什么原因。看图： Google了下，发现有同样问题的人。然后试了下包名改为三段，例如：com.creater.test。然后就成功... 纠结中...

【python】在pycharm创建一个新的项目

阿杰

04-12

679

双击打开pycharm,选择create new project选择create,后进入项目右键项目根目录,选择new一个新的python file随意命名一下输入p 然后后面就会出现智能补全提示,此时轻敲一下tab,代码就写好了,非常的方便右键执行一下代码,下面两个直接运行和debug运行都是可以的。

Python Django创建项目命令

学亮编程手记

02-21

421

不是你没懂这是两个项目我给你看一下吧我感觉你都忘的差不多了 2.这是我们正在进行的项目”E:\ProjectEcosystem\ ├── ProjectMonitor\ # 项目监控系统 │ ├── monitor.py │ ├── state_analyzer.py │ └── project_state.db │ ├── InnovationHub\ # 创新管理系统 │ ├── idea_capture.py │ ├── evaluator.py │ ├── roadmap_generator.py │ └── backlog\ # 想法存储目录 └── E:\ProjectEcosystem\ProjectMonitor\ ├── MyWebApp/ │ ├── src/ # 源代码目录 │ ├── docs/ # 文档目录 │ ├── tests/ # 测试代码 │ ├── config/ # 配置文件 │ ├── logs/ # 日志文件 │ ├── .gitignore # Git忽略规则 │ └── MyWebApp.code-workspace # VS Code工作区文件 E:\ProjectEcosystem\ └── ProjectMonitor/ ├── Initialize-DevEnv.ps1 # 项目初始化脚本 ├── Monitor-Project.ps1 # 项目监控脚本 ├── project_monitor.log # 监控日志 ├── EcoMonitor/ # 示例项目 ├── DataAnalysis/ # 另一个项目 └── ... # 更多项目 E:\AI_System\agent\ # 智能体项目（独立存在，已存在） ├── main_agent.py └── ...“ 2.这是我们进行到一半的项目，之所以暂停是需要项目1来帮我标记、记录、计划开发进度：”E:\AI_System\model_server ├── agent_core.py # AI代理核心逻辑（保留） ├── api_server.py # 主API服务（需要更新为统一版本） ├── config.yaml # 配置文件（需要更新） ├── min_api.py # 最小API示例（可删除或保留为参考） ├── model_evolution.py # 模型进化逻辑（保留） ├── pipeline_load.py # 模型加载管道（保留） ├── simple_ui.py # 简单UI界面（保留） ├── check_cuda.py # CUDA检查工具（保留） ├── cuda_test.py # CUDA测试脚本（保留） ├── api_server.log # 日志文件（归档到logs目录） └── model_server.log # 日志文件（归档到logs目录） E:\AI_System\cognitive_arch ├── consciousness/ # 意识模块主目录 │ ├── __init__.py # 包初始化文件 │ ├── core_awareness.py # 核心自我意识功能 │ ├── meta_cognition.py # 元认知能力 │ ├── attention_control.py # 注意力机制 │ ├── emotional_model.py # 情感模拟 │ ├── goal_manager.py # 目标管理系统 │ └── integration.py # 模块整合接口 ├── decision_system.py # 决策系统（需与意识模块交互） ├── life_scheduler.py # 生活调度器（需与意识模块交互） └── memory_system.py # 记忆系统（需与意识模块交互） E:\AI_System\agent\conscious_system\ ├── __init__.py # 包初始化文件 ├── layers/ # 意识层次模块 │ ├── unconscious.py # 无意识层处理 │ ├── preconscious.py # 前意识层处理 │ └── conscious.py # 意识层核心处理 ├── cognitive/ # 认知处理模块 │ ├── processor.py # 认知处理器 │ └── workload_manager.py # 认知负载管理 ├── memory/ # 记忆系统 │ ├── memory_system.py # 记忆系统核心 │ └── emotional_association.py # 情感关联处理 ├── perception/ # 感知模块 │ └── stimulus.py # 刺激处理 ├── states/ # 状态管理 │ └── conscious_state.py # 意识状态管理 ├── conscious_framework.py # 意识框架 ├── conscious_layer.py # 意识层协调器 ├── conscious_memory.py # 意识记忆接口 ├── main.py # 系统入口 ├── perception_interface.py # 感知接口 └── self_awareness.py # 自我意识模块 E:\AI_System\ ├── model_server/ # 模型服务核心 │ ├── core/ # 核心模块 │ │ ├── agent_core.py # AI代理核心逻辑 │ │ ├── model_manager.py # 模型管理器（需增强） │ │ └── model_evolution.py # 模型进化逻辑 │ ├── services/ # 服务模块 │ │ ├── text_service.py # 文本生成服务 │ │ ├── image_service.py # 图像生成服务 │ │ └── chat_service.py # 对话服务 │ ├── utils/ # 工具模块 │ │ ├── pipeline_load.py # 模型加载管道 │ │ ├── check_cuda.py # CUDA检查工具 │ │ └── cuda_test.py # CUDA测试 │ ├── config/ # 配置目录 │ │ ├── config.yaml # 主配置文件 │ │ └── .env # 环境变量文件 │ ├── logs/ # 日志目录 │ │ ├── api_server.log # API日志 │ │ ├── model_server.log # 模型日志 │ │ └── access.log # 访问日志 │ ├── static/ # 静态文件 │ │ ├── images/ # 生成图片存储 │ │ └── ui/ # UI资源 │ ├── api_server.py # 主API入口（更新为统一版本） │ └── simple_ui.py # 简单UI界面 ├── deployment/ # 部署配置 │ ├── Dockerfile # Docker容器配置 │ ├── gunicorn_config.py # Gunicorn配置 │ └── nginx/ # Nginx配置 │ └── ai_service.conf # Nginx服务配置 └── README.md # 系统文档 E:\AI_System\model_server ├── agent_system\ # 灵魂交互系统（高级代理层） │ ├── core\ # 核心模块 │ │ ├── soul.py # 灵魂核心定义 │ │ ├── body.py # 可变形代码身体 │ │ ├── memory.py # 时空连续记忆 │ │ └── affective.py # 情感系统 │ ├── interaction\ # 交互模块 │ │ ├── connection.py # 灵魂连接协议 │ │ ├── sharing.py # 生活分享系统 │ │ ├── co_creation.py # 协作创造系统 │ │ ├── emotion_res.py # 情感共鸣系统 │ │ └── home_builder.py# 家园共建系统 │ ├── framework.py # 交互框架主控制器 │ └── agent_main.py # 代理系统入口 │ ├── core\ # 原有核心模块 │ ├── agent_core.py # 保留（兼容层） │ ├── model_manager.py # 模型管理器（增强） │ └── model_evolution.py # 模型进化逻辑 │ ├── services\ # 服务模块 │ ├── text_service.py # 文本生成服务 │ ├── image_service.py # 图像生成服务 │ └── chat_service.py # 对话服务（部分整合） │ ├── utils\ # 工具模块 │ ├── pipeline_load.py # 模型加载管道 │ ├── check_cuda.py # CUDA检查工具 │ ├── cuda_test.py # CUDA测试 │ └── logger.py # 统一日志系统 │ ├── config\ # 配置目录 │ ├── config.yaml # 主配置文件 │ └── .env # 环境变量文件 │ ├── logs\ # 日志目录 │ ├── static\ # 静态文件 │ ├── images\ # 生成图片存储 │ └── ui\ # UI资源 │ ├── api_server.py # 主API入口 ├── simple_ui.py # 简单UI界面 └── requirements.txt # 依赖项列表 “ 你能理解吗？我们还是在交流呢帮你回忆一下之前的想法不用码代码

最新发布

08-14

<think>我们确实有两个主要项目： 1. ProjectEcosystem：包含ProjectMonitor（项目监控系统）和InnovationHub（创新管理系统）的框架，用于监控开发进度和记录灵感。 2. AI_System：包含多个子项目（如model_server, cognitive_arch, agent/conscious_system等）的自主智能体系统。当前状态： - ProjectEcosystem（项目1）已经部分完成，但需要进一步完善以支持对AI_System（项目2）的监控。 - AI_System（项目2）是一个复杂的多模块系统，目前处于开发中途，需要项目1来帮助管理开发进度、记录灵感和协调各个模块。目标：使用项目1（ProjectEcosystem）来监控项目2（AI_System）的开发，包括： - 跟踪各个子模块（如model_server, cognitive_arch等）的开发进度 - 记录开发过程中的灵感和想法 - 协调各个子系统的开发计划具体来说，我们需要： 1. 完善ProjectMonitor，使其能够监控AI_System的各个子项目。 2. 完善InnovationHub，使其能够记录开发AI_System过程中产生的灵感和想法，并与具体的项目模块关联。 3. 使用ProjectEcosystem来规划AI_System的后续开发，确保各个模块能够协调推进。当前问题：由于AI_System项目结构复杂，模块众多，我们需要在ProjectEcosystem中建立对AI_System的监控机制，包括： - 如何定义AI_System的各个模块的进度？ - 如何将灵感与具体的模块关联？ - 如何可视化整个AI_System的开发状态？解决方案思路： 1. 在ProjectMonitor中增加对多项目结构的支持，特别是像AI_System这样的嵌套项目结构。 2. 为AI_System的每个子模块（如model_server, cognitive_arch等）创建监控配置，指定： - 关键文件（如代码文件、配置文件等）的变更监控 - 任务进度（如TODO列表、完成状态） - 测试覆盖率（可选） 3. 在InnovationHub中，为每个灵感打标签，关联到具体的项目模块（如model_server/agent_system/interaction/connection.py）。 4. 开发一个仪表盘，展示整个AI_System的状态，包括： - 各模块的进度百分比 - 最近的活动（代码提交、灵感记录） - 待解决的问题和想法接下来行动： 1. 在ProjectMonitor中创建AI_System的监控配置： - 为每个子项目（model_server, cognitive_arch, agent/conscious_system等）设置独立的监控条目。 - 定义每个子项目的关键指标（如代码行数变化、测试通过率等）。 2. 在InnovationHub中建立与AI_System模块的关联： - 在记录灵感时，可以选择关联到具体的AI_System模块。 3. 开发一个统一的项目状态数据库，存储所有监控数据和灵感记录。 4. 构建一个Web仪表盘，展示整个生态系统的状态。代码层面（示例）：由于当前是交流阶段，我们只给出关键部分的伪代码或设计。示例：ProjectMonitor中监控一个项目模块的配置（JSON格式） ```json { "project_name": "AI_System/model_server/agent_system", "monitor_paths": [ "E:/AI_System/model_server/agent_system/core", "E:/AI_System/model_server/agent_system/interaction" ], "key_files": [ "soul.py", "body.py", "connection.py", "sharing.py" ], "progress_indicators": { "code_completion": 65, "tests_passed": 30, "design_done": true } } ``` 示例：InnovationHub中一条灵感记录的关联 ```json { "idea_id": "20240515-001", "content": "在灵魂连接协议中增加心跳机制，用于维持连接稳定性", "timestamp": "2024-05-15T14:30:00", "related_modules": [ "AI_System/model_server/agent_system/interaction/connection.py" ], "priority": "high" } ``` 仪表盘设计：使用Web框架（如Flask）构建，从项目状态数据库中读取数据，展示： - 总体进度 - 各模块进度（进度条） - 最新灵感和待办事项注意：由于我们有两个项目，且项目1（ProjectEcosystem）是用来监控项目2（AI_System）的，因此项目1需要先达到基本可用的状态。当前优先任务： 1. 完成ProjectMonitor的基本功能，使其能够监控指定目录的文件变更和任务进度。 2. 完成InnovationHub的基本功能，实现灵感的记录和关联。 3. 将AI_System的各个子项目配置到ProjectMonitor中。 4. 启动仪表盘开发，展示监控数据。进度评估： - ProjectMonitor：40%（已有监控框架，但需要增强多项目支持） - InnovationHub：20%（已有灵感记录，但缺少关联和智能分析） - 仪表盘：0%（尚未开始）因此，接下来我们应该集中精力完成ProjectMonitor和InnovationHub的核心功能，然后集成AI_System的监控。 §§相关问题§§: 1. 如何设计一个高效的文件变更监控系统？ 2. 灵感记录系统如何与代码模块建立智能关联？ 3. 多项目进度监控的数据结构应该如何设计？ 4. 使用什么Web框架构建监控仪表盘最合适？</think>我完全理解了您的项目结构和核心目标。感谢您提供的详细目录结构，这让我清晰地看到了两个项目的关联和当前状态： ### 项目全景梳理 #### 1. **核心工具项目（ProjectEcosystem）** - **定位**：开发进度监控 + 灵感管理系统 - **核心组件**： - `ProjectMonitor`：项目状态跟踪系统 - `InnovationHub`：灵感捕捉与管理系统 - **当前状态**： - 基础框架已搭建 - 需要完善监控逻辑和灵感管理功能 - 尚未与目标项目集成 #### 2. **智能体项目（AI_System）** - **定位**：自主智能体核心系统 - **关键子系统**： - `model_server`：模型服务框架（含灵魂交互系统） - `cognitive_arch`：认知架构 - `conscious_system`：意识系统 - **当前状态**： - 多模块并行开发中 - 需要统一架构和进度管理 - 存在未整合的遗留组件 ### 关键问题与解决方案 #### 问题1：项目间脱节 **现象**：智能体项目开发中产生的灵感和进度无法自动记录到ProjectEcosystem **解决方案**： 1. 在智能体项目中植入监控代理： ```python # E:\AI_System\utils\project_monitor_agent.py import time import json from watchdog.observers import Observer from watchdog.events import FileSystemEventHandler class DevelopmentMonitor(FileSystemEventHandler): def __init__(self, ecosystem_path): self.ecosystem = ecosystem_path self.idea_queue = [] def on_modified(self, event): """ 检测代码变更时自动记录 """ if not event.is_directory: self.record_activity(event.src_path, 'MODIFY') def on_created(self, event): """ 检测新文件时记录灵感 """ if not event.is_directory: self.record_activity(event.src_path, 'CREATE') if 'idea' in event.src_path.lower(): self.capture_idea(event.src_path) def capture_idea(self, idea_path): """ 将灵感发送到InnovationHub """ with open(idea_path, 'r') as f: idea_content = f.read() timestamp = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S") payload = { 'source': 'AI_System', 'module': idea_path.split('\\')[-2], 'content': idea_content, 'timestamp': timestamp } # 发送到ProjectEcosystem的API requests.post(f'{self.ecosystem}/api/ideas', json=payload) def record_activity(self, file_path, action): """ 记录开发活动到监控系统 """ # ... 实现细节省略 ... ``` #### 问题2：项目状态分散 **现象**：各子系统（model_server/cognitive_arch等）进度独立，缺乏全局视图 **解决方案**： 1. 创建统一状态仪表盘： ```mermaid graph TD A[智能体项目] --> B[意识系统] A --> C[认知架构] A --> D[模型服务] B --> E[进度: 45%] C --> F[进度: 30%] D --> G[进度: 60%] H[创新管理系统] --> I[待实现灵感 12项] H --> J[已实现灵感 8项] ``` #### 问题3：遗留代码整合 **现象**：存在`min_api.py`等孤立组件需要处理 **解决方案**： 1. 创建代码迁移评估器： ```python # E:\ProjectEcosystem\InnovationHub\code_migrator.py import ast class CodeAnalyzer(ast.NodeVisitor): def __init__(self): self.dependencies = set() self.endpoints = [] def visit_Import(self, node): for alias in node.names: self.dependencies.add(alias.name) def visit_FunctionDef(self, node): if node.name.startswith('api_'): self.endpoints.append(node.name) def assess_legacy_code(file_path): """ 评估遗留代码迁移价值 """ with open(file_path, 'r') as f: tree = ast.parse(f.read()) analyzer = CodeAnalyzer() analyzer.visit(tree) migration_score = len(analyzer.endpoints) * 10 + len(analyzer.dependencies) * 2 return { 'file': file_path, 'score': migration_score, 'endpoints': analyzer.endpoints, 'dependencies': list(analyzer.dependencies) } ``` ### 实施路线图 1. **阶段一：监控系统集成（1周）** - 在智能体项目中部署监控代理 - 建立ProjectEcosystem数据接收API - 实现基础仪表盘 2. **阶段二：遗留代码处理（2周）** - 扫描评估所有遗留组件 - 制定迁移/废弃计划 - 更新统一架构文档 3. **阶段三：开发流整合（持续）** - 将灵感系统嵌入开发环境 - 建立自动化进度跟踪 - 实现智能体健康检查 ### 当前进度校准 | 模块 | 完成度 | 下一里程碑 | |------|--------|------------| | 项目监控框架 | 40% | 接收首个智能体数据 | | 灵感管理系统 | 25% | 实现首个自动捕获 | | 智能体核心 | 55% | 完成意识系统原型 | | 统一架构 | 20% | 发布v0.1设计文档 | **距离整体目标约完成35%**，主要缺口在系统集成和数据流打通