克隆下来的代码 如何按照格式化风格格式化
时间: 2024-04-27 11:23:39 浏览: 19
要按照格式化风格格式化克隆下来的代码,你可以使用一些自动化的工具,例如:
1. Prettier:这是一个针对多种编程语言的代码格式化工具,可以根据配置文件自动格式化代码。
2. ESLint:这是一个 JavaScript 代码检查工具,可以结合其他插件实现代码格式化功能。
3. Black:这是一个针对 Python 代码的格式化工具,可以自动格式化 Python 代码。
以上工具都可以通过命令行或编辑器插件使用,并且都支持自定义配置文件,以满足不同的格式化风格需求。
相关问题
sublime json格式化插件
Sublime Text是一款常用的文本编辑器,它提供了许多插件来增强其功能。有几个插件可以帮助你在Sublime Text中进行JSON格式化。
首先,你可以安装一个名为"Pretty JSON"的插件。你可以通过以下步骤在Sublime Text中安装它:
1. 打开Sublime Text,按下Command + Shift + P(或者在菜单栏中选择Tools -> Command Palette)打开命令面板。
2. 在命令面板中输入"Package Control: Install Package",然后按下回车键。
3. 在接下来的命令面板中输入"Pretty JSON",然后按下回车键来安装插件。
如果你无法通过Package Control安装插件,你可以尝试手动安装。你可以通过以下步骤手动安装"Pretty JSON"插件:
1. 在终端中使用cd命令切换到Sublime Text的插件目录。通常插件目录位于"/Users/你的用户名/Library/Application Support/Sublime Text 3/Packages/User"。
2. 使用git命令克隆插件的仓库。在终端中输入"git clone https://github.com/dzhibas/SublimePrettyJson.git"。
3. 将下载的插件文件中的"Pretty JSON.sublime-settings"文件复制到插件目录中。
4. 重新打开Sublime Text,你就可以在菜单栏中看到"Pretty JSON"选项。
这样,你就可以在Sublime Text中使用"Pretty JSON"插件来格式化JSON数据了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [sublime text3/4格式化json插件安装使用教程](https://blog.csdn.net/weixin_43231331/article/details/122426943)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
可视化coco格式数据集
你可以使用COCO API来可视化COCO格式的数据集。首先,你需要安装COCO API。可以通过以下步骤进行安装:
1. 克隆COCO API的GitHub仓库:https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
2. 进入克隆的仓库目录,并执行以下命令:`make install`
安装完成后,你可以使用COCO API提供的功能来可视化数据集。下面是一个简单的示例代码:
```python
from pycocotools.coco import COCO
import matplotlib.pyplot as plt
import skimage.io as io
# 初始化COCO对象并加载标注文件
dataDir = '/path/to/coco/dataset'
dataType = 'train2017' # 数据集类型,可以是'train2017'、'val2017'等
annFile = '{}/annotations/instances_{}.json'.format(dataDir, dataType)
coco = COCO(annFile)
# 获取所有图片的ID
imgIds = coco.getImgIds()
# 随机选择一张图片进行可视化
imgId = imgIds[0]
img = coco.loadImgs(imgId)[0]
imgPath = '{}/{}/{}'.format(dataDir, dataType, img['file_name'])
# 加载图片并显示
I = io.imread(imgPath)
plt.imshow(I)
plt.axis('off')
plt.show()
# 加载该图片对应的标注并显示
annIds = coco.getAnnIds(imgIds=img['id'])
anns = coco.loadAnns(annIds)
coco.showAnns(anns)
```
这段代码会加载COCO数据集中的一个训练集图片,并显示该图片以及对应的标注。你可以根据需要修改代码来适应你的数据集和可视化需求。