深入理解django-filebrowser-no-grappelli中的FileListing功能
django-filebrowser-no-grappelli是一个强大的Django文件管理工具,它提供了丰富的文件浏览和管理功能。本文将重点介绍其中的核心组件——FileListing类,帮助开发者更好地理解和使用这一功能。
FileListing概述
FileListing是django-filebrowser-no-grappelli中用于文件列表操作的核心类,它提供了多种方法来获取、过滤和排序存储系统中的文件。通过FileListing,开发者可以轻松实现对文件系统的各种操作。
基本用法
要使用FileListing,首先需要导入相关模块:
from filebrowser.sites import site
from filebrowser.base import FileListing
创建FileListing实例的基本语法如下:
filelisting = FileListing(
path,
filter_func=None,
sorting_by=None,
sorting_order=None
)
参数说明:
path:相对于site.storage.location的相对路径filter_func:自定义过滤函数(可选)sorting_by:按FileObject的任意属性排序(可选)sorting_order:排序顺序,"asc"(升序)或"desc"(降序)(可选)
文件过滤功能
FileListing提供了强大的文件过滤能力,可以通过自定义函数实现精确控制:
def filter_filelisting(item):
# item是一个FileObject
return item.filetype != "Folder" # 过滤掉文件夹
filelisting = FileListing(
site.storage.location,
filter_func=filter_filelisting,
sorting_by='date',
sorting_order='desc'
)
这个例子展示了如何创建一个只包含文件(不包含文件夹)的列表,并按修改日期降序排列。
核心方法详解
FileListing提供了多种方法来获取文件列表,每种方法都有其特定的用途和返回结果。
1. listing()方法
listing()方法使用os.listdir(path)获取给定路径下的所有项目:
for item in filelisting.listing():
print(item)
输出示例:
blog
testfolder
2. walk()方法
walk()方法使用os.walk(path)递归获取给定路径下的所有项目:
for item in filelisting.walk():
print(item)
输出示例:
blog
blog/1
blog/1/images
blog/1/images/blogimage.jpg
blog/1/images/blogimage_admin_thumbnail.jpg
...
testfolder
testfolder/testimage.jpg
3. files_listing_total()方法
返回listing()结果的排序后的FileObject列表:
for item in filelisting.files_listing_total():
print(item)
输出示例:
uploads/blog/
uploads/testfolder/
4. files_walk_total()方法
返回walk()结果的排序后的FileObject列表:
for item in filelisting.files_walk_total():
print(item)
输出示例:
uploads/blog/
uploads/blog/1/
uploads/blog/1/images/
uploads/blog/1/images/blogimage.jpg
...
uploads/testfolder/
uploads/testfolder/testimage.jpg
5. files_listing_filtered()方法
返回经过过滤和排序的listing()结果:
for item in filelisting.files_listing_filtered():
print(item)
6. files_walk_filtered()方法
返回经过过滤和排序的walk()结果:
for item in filelisting.files_walk_filtered():
print(item)
统计功能
FileListing还提供了几种统计方法,可以快速获取文件数量:
filelisting.results_listing_total() # 基于files_listing_total()的总文件数
filelisting.results_walk_total() # 基于files_walk_total()的总文件数
filelisting.results_listing_filtered() # 基于files_listing_filtered()的过滤后文件数
filelisting.results_walk_filtered() # 基于files_walk_filtered()的过滤后文件数
实际应用建议
-
性能考虑:对于大型文件系统,
walk()系列方法会比listing()系列方法消耗更多资源,应根据实际需求选择。 -
过滤优化:合理设计过滤函数可以显著提高查询效率,特别是在处理大量文件时。
-
版本控制:虽然示例中没有使用
VERSIONS_BASEDIR,但在实际项目中强烈建议使用版本控制目录来管理文件的不同版本。 -
排序策略:根据应用场景选择合适的排序属性(如'name'、'date'、'filesize'等)和排序顺序。
通过深入理解FileListing的这些功能,开发者可以更高效地实现Django项目中的文件管理需求,构建出更加强大和灵活的文件浏览界面。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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