LazyLLM教程 | 第4讲：RAG项目工程化入门：从脚本走向模块化与可维护性-低调大师

LazyLLM教程 | 第4讲：RAG项目工程化入门：从脚本走向模块化与可维护性

2025-08-15 222

一个项目如果代码不规范会导致可读性差、维护困难、容易引入 Bug，并降低代码的可扩展性和一致性。在团队协作中，不统一的风格会增加合并冲突，影响开发效率。此外，代码不规范可能导致测试困难，影响 CI/CD 流程，甚至带来安全隐患。

本教程将带你从0开始，将一个简单的 Python 脚本逐步演化为规范的工程项目，涵盖 Git版本管理、代码规范检查、单元测试、CI/CD、文档管理，以及打包发布等关键环节。

1. 代码管理：从零开始搭建 Git 项目

1.1 什么是`Git`

Git 是一个分布式版本控制系统，用于跟踪文件的更改，特别适用于软件开发。它允许多个开发者协作开发代码，同时保留所有更改的历史记录。详述

1.2 为什么要使用 Git

代码历史可追溯，支持版本回滚
支持多人协作，提高团队效率
便于分支管理，降低开发冲突
可托管到 github gitlab等，方便备份与共享

1.3 创建一个GitHub项目

1.首先你要有一个 GitHub 账号，如果没有的话请先注册

2.登陆账号，创建一个项目（New repository）例如：my-project

3.只需要输入项目名称 (Repository name) 即可，项目描述（Description）选填。Public 是公开，可以在 GitHub 搜到，Private 是私密项目，只有自己和项目成员能看到。点击 Create repository

1.4 初始化 Git 仓库并推送到 GitHub

在 GitHub 上创建一个新的项目仓库（Repository）。
准备好提交代码需要的 token 创建教程
在本地初始化 Git 仓库并推送代码：

>>> mkdir my-project && cd my-project
>>> echo "# test" >> README.md
>>> git init

# 首次使用需要设置用户名和邮箱
>>> git config --global user.name "你的用户名"
>>> git config --global user.email "你的邮箱"

>>> git add README.md
>>> git commit -m "test"
>>> git branch -M main
>>> git remote add origin <your-repo-url>
>>> git push -u origin main

4.输入用户名及token 即可推到远程仓库

>>> git push -u origin main
Username for 'https://github.com': lwj-st
Password for 'https://lwj-st@github.com': 
Enumerating objects: 3, done.
Counting objects: 100% (3/3), done.
Writing objects: 100% (3/3), 223 bytes | 223.00 KiB/s, done.
Total 3 (delta 0), reused 0 (delta 0), pack-reused 0
To https://github.com/lwj-st/my-project.git
 * [new branch]      main -> main
Branch 'main' set up to track remote branch 'main' from 'origin'.

1.5 添加基本的工程文件

README.md介绍项目用途，示例：

# my-project

## 介绍
这是一个示例 Python 项目，支持自动化测试、Docker 部署，并符合 PEP 8 代码规范。

## 安装
pip install my-project

.gitignore忽略不需要提交的文件，如编译生成的二进制文件、日志文件等规则示例：

        __pycache__
        *.pyc
        test/
        dist/
        tmp/
        .vscode
        build
        *.lock
        *.db

requirements.txt记录项目依赖示例：

        lazyllm

Dockerfile：镜像构建文件 📃 创建并推送镜像
setup.py：打包与发布文件 📃 使用 setuptools 进行打包

1.6 添加主项目文件

项目代码以【第2讲：10分钟上手一个最小可用RAG系统】为例，添加主代码文件

my_project/retriever.py

from lazyllm import Retriever, Document

def create_retriever(path: str, query: str):
    """
    创建并执行检索

    Args:
        path (str): 文档的绝对路径
        query (str): 查询语句

    Returns:
        list: 检索结果
    """
    doc = Document(path)
    retriever = Retriever(doc, group_name="CoarseChunk", similarity="bm25_chinese", topk=3)
    return retriever(query)

my_project/__init__.py

from .retriever import create_retriever

__version__ = '0.1.0'
__all__ = ['create_retriever']

2. 版本管理和分支策略

良好的分支管理策略有助于多人协作和稳定版本发布。

2.1 常见分支命名

主分支（main）：始终保持稳定可发布状态
开发分支（dev）：用于日常开发
功能分支（feature/*）：用于开发新功能，完成后合并回 dev
修复分支（hotfix/*）：用于紧急修复生产环境 bug

2.2 Git 分支管理操作示例

# 创建并切换到开发分支
>>> git checkout -b dev

# 在dev分支上新创建功能分支
>>> git checkout -b feature/new-feature

...修改代码...

>>> git add .
>>> git commit -m "Add new feature"
>>> git push origin feature/new-feature

# 开发完成后合并回 dev
>>> git checkout dev

>>> git merge feature/new-feature
>>> git push origin dev

2.3 在github上提交pull request

当改好的代码提到远程仓库后就可以提交pull request了
进入 GitHub 仓库主页，点击 "Pull Requests" -> "New Pull Request"
如果是同一仓库的Pull Requests 选择对应的 base （目标分支） 和 compare （比对分支）即可
如果是fork仓库的Pull Requests 则有 base repository （目标仓库）和 base （目标分支）默认是fork的源仓库信息，head repository （源仓库）和 compare （比对分支）默认是自己仓库的信息
添加 PR 说明，点击 "Create Pull Request"

2.4 解决冲突

当多个开发者同时修改同一部分代码并尝试合并时，Git 可能会提示 conflict（代码冲突）

同分支冲突解决

当提交代码Git 检测到冲突时，它会输出类似以下信息：

To https://github.com/lwj-st/my-project.git
 ! [rejected]        dev -> dev (fetch first)
error: failed to push some refs to 'https://github.com/lwj-st/my-project.git'
hint: Updates were rejected because the remote contains work that you do
hint: not have locally. This is usually caused by another repository pushing
hint: to the same ref. You may want to first integrate the remote changes
hint: (e.g., 'git pull ...') before pushing again.
hint: See the 'Note about fast-forwards' in 'git push --help' for details.

执行git pull merge远程分支

CONFLICT (content): Merge conflict in requirements.txt
Automatic merge failed; fix conflicts and then commit the result.

此时，你可以运行git status查看哪些文件存在冲突，输出示例：

>>> git status
On branch dev
Your branch and 'origin/dev' have diverged,
and have 1 and 1 different commits each, respectively.
  (use "git pull" to merge the remote branch into yours)

You have unmerged paths.
  (fix conflicts and run "git commit")
  (use "git merge --abort" to abort the merge)

Unmerged paths:
  (use "git add <file>..." to mark resolution)
        both modified:   requirements.txt

no changes added to commit (use "git add" and/or "git commit -a")

直接修改文件，保留正确的代码然后添加并提交：

>>> git add requirements.txt
>>> git commit -m "解决冲突"
>>> git push

2.PR冲突解决

如果PR冲突则会在页面出现 This branch has conflicts that must be resolved（这个分支有必须解决的冲突）如下：

页面修改，直接点击 Resolve conflicts （解决冲突）
编辑冲突文件保留需要的内容后点击标记为 Mark as resolved（已解决）即可
Git 会在有冲突的文件中标记冲突部分，格式如下：

<<<<<<< dev
xxxx 
=======
xxxx 
>>>>>>> main

<<<<<<< dev 表示 合并进来的 dev 的代码
======= 是分隔符
>>>>>>> main 表示 当前分支（main） 的代码

## 3. 代码规范与自动检查

为了保证代码质量，我们需要遵循统一的编码规范。

3.1 常用代码格式化与风格检查

black：自动格式化代码
安装 black

>>> pip install black

格式化整个项目 black .

>>> black .
reformatted /root/my_project/__init__.py
reformatted /root/my_project/retriever.py

All done! ✨ 🍰 ✨
2 files reformatted.

特点
强制代码格式化（不能自定义样式，减少团队争议）
默认 88 字符换行（可调整）
自动调整引号（优先使用双引号）
对if-else、列表等结构进行优化**
flake8：代码风格检查
安装 flake8

>>> pip install flake8

检查整个项目 flake8 . 有问题的话会有日志提示，没日志信息就是最好的信息

>>> flake8 .

特点
代码风格检查：基于 PEP 8 规范，检测缩进、命名、行长度等问题。
语法错误检测：发现未定义变量、语法错误等潜在 Bug。
复杂性分析：通过 McCabe 复杂度检查，提示代码是否过于复杂。
插件扩展性：支持第三方插件，可扩展检查规则（如类型检查）。
pre-commit：在提交代码前自动运行检查
安装pre-commit

>>> pip install pre-commit

初始化pre-commit

>>> pre-commit install

在 .pre-commit-config.yaml 中添加规则：

repos:
  - repo: https://github.com/psf/black
    rev: 23.1.0
    hooks:
      - id: black

  - repo: https://github.com/pycqa/flake8
    rev: 6.0.0
    hooks:
      - id: flake8

4. 单元测试与代码质量保障

4.1 为什么要写单元测试

可以确保改动后仍然保持正确性，提高代码质量
提高代码的可维护性，降低维护成本
单元测试可以发现 Bug，避免意外改动影响已有功能，提高开发效率
单元测试可以作为文档，帮助团队理解代码

4.2 使用 `pytest` 编写测试

Pytest 是 Python 语言中最流行的测试框架之一，它可以帮助我们自动化测试代码，确保代码按照预期运行，减少人工测试的工作量。

1.测试用例规则

文件名必须以 test_ 开头或 _test.py 结尾。
类名必须以 Test 开头，并且不能有init方法。
函数/方法必须以 test_ 开头。
可通过 pytest.ini 自定义规则。

2.安装 pytest：

>>> pip install pytest

3.创建 tests/test_retriever.py：

import pytest
from my_project import create_retriever

# 测试文档路径
TEST_PATH = "./data_kb"

def test_retriever_contains_keyword():
    test_query = "为我介绍一下2008年北京奥运会"
    expected_keyword = "奥运比赛"

    results = create_retriever(TEST_PATH, test_query)
    top_content = results[0].get_content() if results else ""

    assert expected_keyword in top_content, f"检索结果中未找到关键词 '{expected_keyword}'"

def test_retriever_empty_query():
    results = create_retriever(TEST_PATH, "")
    assert isinstance(results, list), "结果应该是列表类型"

4.运行测试：（提前准备好测试数据 ./data_kb）

>>> export PYTHONPATH=${PWD}:$PYTHONPATH
>>> pytest --disable-warnings tests/test_retriever.py 
==================================== test session starts ====================================
platform linux -- Python 3.10.9, pytest-8.3.3, pluggy-1.5.0
rootdir: /root
plugins: anyio-4.4.0, hydra-core-1.3.2
collected 2 items                                                                                                                                                                                        

tests/test_retriever.py ..                                                                   [100%]

===================================== 2 passed in 0.01s =====================================

--disable-warnings 忽略警告日志（只会打印错误日志）

4.3 pytest中常用的标记（扩展）

pytest 提供了 markers（标记）机制，可以用来分类测试、控制测试执行、参数化测试等。以下是一些常见的 pytest 标记及其用途。
示例 tests/test_server.py

# content of test_server.py
import pytest

@pytest.mark.webtest
def test_send_http():
    pass  # perform some webtest test for your app

@pytest.mark.device(serial="123")
def test_something_quick():
    pass

@pytest.mark.device(serial="abc")
def test_another():
    pass

class TestClass:
    def test_method(self):
        pass

3.然后，您可以将测试运行限制为仅运行标有的测试webtest

>>>  pytest -v -m webtest
==================================== test session starts ====================================
platform linux -- Python 3.10.9, pytest-8.3.3, pluggy-1.5.0 -- /opt/miniconda3/envs/lazyllm/bin/python
cachedir: .pytest_cache
rootdir: /root/my-project
plugins: anyio-4.4.0, hydra-core-1.3.2
collected 4 items / 3 deselected / 1 selected

tests/test_server.py::test_send_http PASSED                                           [100%]
======================== 1 passed, 3 deselected, 3 warnings in 0.01s ========================

4.此外，您可以限制测试运行，仅运行与一个或多个标记关键字参数匹配的测试，例如，仅运行标有device和特定的测试serial="123"：

>>>  pytest -v -m "device(serial='123')"
==================================== test session starts ====================================
platform linux -- Python 3.10.9, pytest-8.3.3, pluggy-1.5.0 -- /opt/miniconda3/envs/lazyllm/bin/python
cachedir: .pytest_cache
rootdir: /root/my-project
plugins: anyio-4.4.0, hydra-core-1.3.2
collected 4 items / 3 deselected / 1 selected

tests/test_server.py::test_something_quick PASSED                                     [100%]
======================== 1 passed, 3 deselected, 3 warnings in 0.03s ========================

5.更多信息可参考 markers

4.4 测试覆盖率

在持续集成（CI）中，测试覆盖率是衡量代码质量的重要指标。使用 pytest 结合 pytest-cov 插件，可以生成详细的测试覆盖率报告，帮助开发者分析哪些代码未被测试。
执行测试，添加覆盖率统计：

>>> export PYTHONPATH=${PWD}:$PYTHONPATH
>>> pytest --cov=my_project --cov-append --cov-report=html

测试完成后，可以在 htmlcov 目录查看HTML 报告。
pytest --cov=my-project 统计 my-project 目录下的代码覆盖率。
--cov-append 确保多次运行时，覆盖率不会被重置。
--cov-report=html 生成可视化 HTML 报告，帮助分析测试覆盖率。
详细可参考 pytest-cov

5. 持续集成（CI）：让测试自动化

5.1 为什么要CI

传统项目开发测试会遇到下面等问题：

传统手动运行测试，可能会忘记或执行不完整。
多人协作时，每个人的测试环境可能不同，导致**“在我电脑上能跑”**的问题。
如果代码合并后才手动测试，可能要到后期才发现 Bug，修复成本更高。
代码变更较多时，手动测试可能遗漏边界情况。
不同开发者的代码风格不同，可能导致代码风格混乱。

使用GitHub Actions CI有下面等优点：

每次提交（push）或拉取请求（pull request）时，自动运行测试，避免问题进入主分支。
开发者能在第一时间知道代码是否通过所有测试。
代码测试在标准化的GitHub Runner环境运行，不受开发者本地环境影响。
可以并行运行多个测试，加快反馈速度。
使用 prettier、black、flake8、eslint 等工具，自动检查代码格式，保持代码风格一致。
Github 提供免费的runner使用，可以免费使用

5.2 配置CI

添加 .github/workflows/test.yml ：

name: Run Tests
on: [push, pull_request]
jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v3
        with:
          python-version: "3.10"
      - name: Install dependencies
        run: pip install -r requirements.txt
      - name: Run tests
        run: |
          export PYTHONPATH=${PWD}:$PYTHONPATH 
          pytest

可实现每次提交pr或合入分支时进行测试

6. 代码文档管理：用 MkDocs 搭建文档系统

6.1 为什么要用MkDocs

在项目开发过程中，文档管理常常遇到以下问题：

不同开发者可能使用 Word、Markdown、PDF、Wiki 等不同格式，导致难以维护。
许多文档存储在本地，缺少版本控制，难以追踪更改历史。
需要手动更新编译，过程繁琐。

使用MkDocs 可以很好的这些问题：

使用 Markdown 编写，简单易读，统一格式，降低学习成本。
Git 版本控制，文档与代码一起管理，随代码更新而更新。
结合 GitHub Actions 或 Read the Docs，提交代码后自动生成最新文档，无需手动更新。

6.2 使用 MkDocs 生成文档

1.安装依赖包，有关详细信息，请参阅安装指南。

>>> pip install mkdocs

2.初始化 MkDocs：

>>> mkdocs new my-project
>>> cd my-project

3.创建文件目录如下：有一个配置文件mkdocs.yml，以及一个名为 docs 的文件夹，其中包含您的文档源文件（是docs_dir 配置设置的默认值）。目前该 docs 文件夹仅包含一个名为index.md 的文档页面。

my-project/
├── docs
│   └── index.md
└── mkdocs.yml

4.查看项目

通过运行以下命令启动服务器mkdocs serve

端口被占用时可以用 -a 指定端口 mkdocs serve -a 0.0.0.0:8008

  $ mkdocs serve
  INFO    -  Building documentation...
  INFO    -  Cleaning site directory
  INFO    -  Documentation built in 0.22 seconds
  INFO    -  [15:50:43] Watching paths for changes: 'docs', 'mkdocs.yml'
  INFO    -  [15:50:43] Serving on http://127.0.0.1:8000/

在浏览器中打开http://127.0.0.1:8000/，您将看到显示的默认主页：
详细配置参考：https://www.mkdocs.org/

6.3 托管到 Read the Docs

为什么选择Read the Docs ？

在开发项目时，良好的文档是不可或缺的。相比把文档散落在本地文件、Markdown 文件或 Wiki 页面上，Read the Docs 提供了一个高效的在线文档托管和自动构建平台，特别适合 开源项目 和 持续更新的技术文档。

以下是托管到 Read the Docs 的几个核心优势：

自动构建：推送代码到 GitHub，Read the Docs 就会自动构建并更新文档。
版本管理：支持多个文档版本，可以让用户查看不同版本的文档（比如 latest、stable、v1.0）
在线搜索： 提供在线搜索功能，可以快速查找内容。
免费托管：完全免费，不需要额外购买服务器或域名。且自带https 安全访问，无需配置 SSL 证书。

2.添加.readthedocs.yaml 文件配置说明

# .readthedocs.yaml
# Read the Docs 配置文件

# 必需的版本字段
version: 2

# 设置构建环境
build:
  os: ubuntu-24.04
  tools:
    python: "3.10"  # MkDocs 需要 Python

# 配置 MkDocs
mkdocs:
  configuration: mkdocs.yml  # 默认的 MkDocs 配置文件

# 可选：指定 Python 依赖（如果有）
#python:
#  install:
#    - requirements: requirements.txt  # 如果你有依赖文件

3.注册 Read the Docs 账号（选择github自动登录）

4.在 Read the Docs 主页，点击 导入一个项目（Import a Project）。

5.选择需要托管的 GitHub 仓库，点击 ➕ 继续。

6.设置

名称：默认仓库名
默认分支：选主分支
语言：该项目的文档所呈现的语言

7.点击 下一页，系统会开始自动构建文档。

8.Read the Docs 会自动构建并托管文档

9.查看文档 https://.readthedocs.io/ 换成自己的项目名

7. 制品

7.1 为什么要做制品

在 Python 项目开发过程中，除了编写代码，我们通常还需要将项目打包成 可发布、可安装、可复现 的格式，这些被称为 制品（Artifacts）。制品可以是 Python 包（wheel、sdist）、Docker 镜像、二进制文件、可执行程序。

项目制作制品的核心意义：

便于发布与分发：如果没有制品，用户需要自己下载源码、安装依赖、配置环境，过程繁琐且容易出错。
确保环境一致性：不同环境（开发、测试、生产）可能依赖不同版本的软件，导致程序行为不一致。
便于测试与回滚：有对应的制品方便直接选用对应的版本的制品使用，如果没有制品，每次测试都需要重新搭建环境，回滚版本困难。

7.2 whl包制品

7.2.1 为什么要做whl包制品

.whl（Wheel）是一种 Python 包的二进制分发格式，相比源码安装更高效，广泛用于发布和部署 Python 项目。

提高安装速度: 打成whl包可以直接通过 pip install my-project.whl 比源码安装更快
行业共识：现在python制品通常都是做成whl包，并上传官方pypi仓库，方便更好的传播与使用

7.2.2 使用 `setuptools` 进行打包

在 setup.py 中定义：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="my_project",
    version="0.1.0",
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        "lazyllm", 
    ],
    author="Your Name",
    author_email="your@email.com",
    description="A simple RAG retriever package",
    long_description=open("README.md").read(),
    long_description_content_type="text/markdown",
    python_requires=">=3.6",
)

生成 .whl 包：

>>> python setup.py bdist_wheel
running bdist_wheel
running build
running build_py
creating build
creating build/lib
creating build/lib/my_project

....

adding 'my_project-0.1.0.dist-info/WHEEL'
adding 'my_project-0.1.0.dist-info/top_level.txt'
adding 'my_project-0.1.0.dist-info/RECORD'
removing build/bdist.linux-x86_64/wheel
>>> ls dist/
my_project-0.1.0-py3-none-any.whl

7.2.3 注册pypi账号

访问 PyPI 官网创建账号并登录。
点击右上角 "Account settings" 进入设置页面。
在 "API tokens"（API 令牌）部分，点击 "Add API token"（添加 API 令牌）。
配置 Token：

名称（Name）：例如 INDEX_PYPI_TOKEN
作用范围（Scope）：

-Entire account（整个账户）：允许管理所有 PyPI 项目（不推荐）

-Specific project（指定项目）：建议选择你的项目名称（更安全）

5.点击 Create token（创建令牌）。

6.复制生成的 API Token（仅显示一次，注意：不要泄露此令牌！）

7.2.4 制作并推送whl包

7.本地添加 ~/.pypirc 文件

[pypi]
  username = __token__
  password = pypi-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxYjNjNS0xMDExNWMwMzhlNDMiXQAABiDpxiNjoqIT3SJDNrQPP-BJl_AhO7pHErgKvOnS4jzNrQ

8.安装工具及上传制品

>>> pip install twine
>>> twine upload dist/*

7.2.5 通过持续部署来发布应用

通过集成github action实现自动化发布，是github项目经常使用的一种方式，不用人为手动构建，可以在设定情况下构建包并上传到官方pypi仓库（比如打tag）

1.进入你的 GitHub 仓库。

2.点击 "Settings" → "Secrets and variables" → "Actions"。

3.在 "Secrets" 部分点击 "New repository secret"。

4.填写：

Name（名称）：如 INDEX_PYPI_TOKEN
Value（值）：粘贴你的 API Token

5.点击 "Add secret"。

6.仓库中添加.github/workflows/publish-to-pypi.yaml文件

name: Publish to PyPI

on:
  push:
    tags:
      - "v*"  # 仅在创建 tag（如 v1.0.0）时触发

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout repository
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Setup Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: "3.x"

      - name: Install dependencies
        run: |
          python -m pip install --upgrade pip
          pip install build twine

      - name: Build package
        run: python -m build

      - name: Upload to PyPI
        env:
          INDEX_PYPI_TOKEN: ${{ secrets.INDEX_PYPI_TOKEN }}
        run: |
          twine upload --username __token__ --password $INDEX_PYPI_TOKEN dist/*

每次打tag时，会自动触发编译whl包，并上传至官方仓库

7.2.6 使用

1.然后其他人就可以通过pip来安装你的项目，默认最新版本。

>>> pip install my-project

2.也可以限制版本安装

>>> pip install "my-project==0.1.0"
>>> pip install "my-project>=0.1.0"

7.3 镜像制品

7.3.1 为什么要做Docker镜像

Docker 是一种开源的容器化平台，用于自动化应用部署。它通过容器技术将应用程序及其依赖打包成一个轻量、可移植的单元，能在不同环境中一致运行。

使用Docker制作镜像制品有下面好处：

环境一致性：避免“在我机器上能跑，但在服务器上不行”的问题。保证在开发、测试、生产环境，代码和依赖都一样。
便于部署和扩展：一次构建，随处运行，可以在服务器、Kubernetes、云环境运行。
行业影响力：Docker在业内使用广泛，有自己的官网，基于此有利于更好的传播与使用。

7.3.2 注册 Docker Hub 账号

访问 Docker Hub 官网并注册一个账号。注册的账号名就是 命名空间（Namespace）
注册成功后，登录你的 Docker Hub 账户。

7.3.3 创建仓库（Repository）

1.点击右上角的 Create a repository (创建仓库) 。

2.填写仓库信息：

Repository Name（仓库名称）：如 my-project
Visibility（可见性）：

-Public（公开）：任何人都可以拉取你的镜像

-Private（私有）：只有你或授权用户可以访问

3.点击 Create（创建）。

7.3.4 登录 Docker Hub

在终端或命令行运行：

>>> docker login

然后浏览器打开 https://login.docker.com/activate ，并输入终端对应的code SPQK-WMDJ 。如果登录成功，会显示：Login Succeeded

7.3.5 构建并推送镜像

编辑Dockerfile

# 1. 选择基础镜像
FROM python:3.10

# 2. 设置环境变量
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# 3. 创建应用文件夹
RUN mkdir /app

# 4. 拷贝源码
COPY my_project /app/my_project
COPY requirements.txt /tmp/requirements.txt
ENV PYTHONPATH="/app:${PYTHONPATH}"

# 5. 安装依赖
RUN pip install -r /tmp/requirements.txt \
    && rm -rf /tmp/requirements.txt

# 6. 创建非 root 用户，提升安全性
RUN useradd -m myuser
USER myuser

# 7. 设置默认启动命令 
CMD ["/bin/bash"]

2.构建镜像

>>> docker build  -t username/my-project:0.1.0 .

3.发布镜像

>>> docker push username/my-project:0.1.0

7.3.6 镜像使用

1.拉取镜像

>>> docker pull username/my-project:0.1.0

2.起容器使用

>>> docker run -it --name my-project username/my-project:0.1.0

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当 AI SaaS 的边际成本不再为零，Cursor 是如何设计定价策略的？

编者按：当你的 AI 产品用户量激增，却发现每个活跃用户都在"烧钱"时，你是否也在为如何平衡成本控制与用户增长而彻夜难眠？在这个 AI 算力成本高企的时代，传统 SaaS "边际成本几乎为零"的美好时光已经一去不返。无数 AI 初创公司正面临着同一个残酷现实：用户越活跃，亏损越严重。这个问题正在让无数 AI 创业者陷入两难境地。提高价格，用户流失，降低成本，服务质量下降。按使用量计费，用户体验变差还要时刻担心账单爆炸。你是否也在为找不到那个完美的平衡点而苦恼？看着竞品们要么烧钱不止，要么用户体验糟糕，你开始怀疑：难道 AI 时代就没有可持续的商业模式吗？ Cursor 用 ARR 冲破 5 亿美元年收入的传奇，给出了最有说服力的答案。这篇深度解析将揭示 Cursor 如何通过"订阅制+智能限额"的创新定价策略，既保证了用户无障碍使用体验，又构建了强大的成本防火墙。作者 | Finn 编译 | 岳扬 Cursor 大概是过去几年里最令人印象深刻的初创公司： 12 个月内年度经常性收入（ARR）突破 1 亿美元，据报道不久后便突破了 2 亿美元，紧接着 TechCrunch...

2025-08-15

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CloudNativePG 是一个旨在无缝管理 Kubernetes 环境中 PostgreSQL 数据库的综合开源平台，涵盖了从初始部署到持续维护的整个运营生命周期。其主要组件是 CloudNativePG Operator。 CloudNativePG 1.27.0 现已发布，带来了一些新功能、稳定性改进和扩展功能。 Dynamic Loading of PostgreSQL Extensions 现在可以使用新.spec.postgresql.extensions字段将 PostgreSQL 扩展程序（打包为符合 OCI 标准的容器镜像）挂载为实例 Pod 中的只读、不可变卷。这实现了无需重建基础镜像的动态扩展管理，从而提供更快、更灵活的扩展程序部署。 Logical Decoding Slot Synchronization spec.replicationSlots.highAvailability下新增synchronizeLogicalDecoding选项，实现了跨高可用性集群的逻辑解码槽自动同步功能。这确保了逻辑复制订阅服务器在发布服务器故障转移后能够无缝继续运行，从而...

2025-08-14

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。