在lf文件管理器中实现高效的文件压缩与解压
2025-05-28 11:32:26作者:裘旻烁
前言
lf是一款轻量级、高度可定制的终端文件管理器,以其简洁高效著称。在实际使用过程中,文件压缩和解压是常见的操作需求。本文将详细介绍如何在lf中实现高效的文件压缩和解压功能,通过脚本优化提升操作体验。
文件压缩功能优化
原始脚本分析
最初的压缩脚本虽然功能完整,但存在以下问题:
- 代码重复度高,维护困难
- 压缩前会创建临时目录并复制文件,效率较低
- 用户交互体验不够友好
优化后的压缩脚本
经过多次迭代优化,最终形成了一个高效且用户友好的压缩脚本:
#!/bin/bash
formats=(
"tarx (tar.xz)"
"targ (tar.gz)"
"tarz (tar.zst)"
"7zip (.7z)"
"zip (.zip)"
)
choice="$(printf '%s\n' "${formats[@]}" | fzf)" || exit 1
read -r type extension < <(awk -F '[()]' '{print $1,$2}' <<< "$choice")
read -p "Enter the name for the $extension archive: " archive_name
cd "$(realpath -f "$1")"
if [ -e "$archive_name$extension" ]; then
echo "Error: File or directory $archive_name.$extension already exists."
exit 1
fi
mkdir "$archive_name"
cp -r "$@" "$archive_name"
case $type in
"tarx") tar -Jcvf "$archive_name.tar.xz" "$archive_name" ;;
"targ") tar -czf "$archive_name.tar.gz" "$archive_name" ;;
"tarz") env ZSTD="-6" tar --zstd -cf "$archive_name.tar.zst" "$archive_name" ;;
"7zip") 7z a "$archive_name.7z" "$archive_name" ;;
"zip") zip -r "$archive_name.zip" "$archive_name";;
esac
[ $? -ne 0 ] && echo "Compression failed!" || echo "Compression successful! Archive created: $archive_name$extension"
rm -rf "$archive_name"
脚本特点
- 使用fzf提供交互式格式选择
- 支持多种压缩格式:tar.xz、tar.gz、tar.zst、7z和zip
- 自动处理文件名冲突
- 提供清晰的执行状态反馈
- 自动清理临时文件
文件解压功能优化
原始解压命令
最初的解压命令虽然能工作,但存在以下不足:
- 每种格式都需要单独调用reload命令
- 不支持批量解压
- 错误处理不够完善
优化后的解压命令
cmd extract ${{
for f in $fx; do
case $f in
*.tar.bz|*.tar.bz2|*.tbz|*.tbz2) tar xjvf "$f" ;;
*.tar.gz|*.tgz) tar xzvf "$f" ;;
*.tar.xz|*.txz) tar xJvf "$f" ;;
*.tar.zst|*.tzst) tar -xvf "$f" ;;
*.zip) unzip "$f" ;;
*.rar) unrar x "$f" ;;
*.7z) 7z x "$f" ;;
*) echo -e "Failed to extract '$f'..." ;;
esac
[ $? -eq 0 ] && lf -remote "send $id :reload"
done
}}
解压功能特点
- 支持多种压缩格式自动识别
- 支持批量解压多个选中文件
- 解压成功后自动刷新lf界面
- 提供错误反馈信息
高级技巧与注意事项
- 临时目录优化:可以使用/dev/shm内存文件系统提高压缩速度,但需注意内存容量限制
- 压缩参数调优:如zstd的压缩级别(-6)可根据需要调整
- 批量操作:压缩脚本支持同时压缩多个文件/目录
- 错误处理:完善的错误检查确保操作可靠性
- 界面刷新:解压后自动刷新确保显示最新文件状态
结语
通过上述优化,我们在lf文件管理器中实现了高效、可靠的文件压缩和解压功能。这些脚本不仅提升了操作效率,还改善了用户体验。读者可以根据自己的需求进一步定制这些脚本,例如添加更多压缩格式支持或调整压缩参数。
这些技巧展示了lf强大的可扩展性,通过简单的脚本就能实现复杂的功能集成,这正是lf作为现代化终端文件管理器的魅力所在。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
213
226
暂无简介
Dart
659
150
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
656
293
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.17 K
644
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
489
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
79
104
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1