探索高效云存储管理:onedrivecmd 开源项目推荐
2024-08-18 22:02:16作者:袁立春Spencer
在数字化时代,云存储已成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。微软的 OneDrive 以其稳定的性能和丰富的功能受到广泛欢迎。然而,对于习惯使用命令行工具的技术爱好者来说,找到一个高效、灵活的 OneDrive 命令行客户端并不容易。今天,我们要介绍的 onedrivecmd 项目,正是这样一个满足你所有需求的工具。
项目介绍
onedrivecmd 是一个基于 Python 的命令行客户端,专门为 Microsoft OneDrive(包括 Office 365 和 Business 版本)设计。该项目借鉴了 megacmd 的设计理念,但在实现上采用了不同的编程语言,提供了更为丰富的功能和更好的用户体验。
项目技术分析
onedrivecmd 项目基于 onedrive-sdk-python 开发,但在原 SDK 的基础上进行了大量的修改和优化。它支持 Python 2 和 3,确保了广泛的兼容性。此外,项目还集成了 progress 和 requests 等第三方库,以增强其功能和稳定性。
项目及技术应用场景
onedrivecmd 适用于需要频繁与 OneDrive 进行交互的技术用户,尤其是在以下场景中:
- 教育用户:通过教育账户可以免费获得 1TB 的存储空间,
onedrivecmd可以帮助你高效管理这些资源。 - 开发者:在进行项目开发时,需要频繁上传下载文件,
onedrivecmd提供了便捷的命令行操作。 - 系统管理员:在管理服务器或进行自动化任务时,命令行工具的高效性不言而喻。
项目特点
onedrivecmd 项目具有以下显著特点:
- 路径URI访问:支持通过路径 URI 访问文件和文件夹,操作直观方便。
- 配置文件管理:使用
~/.onedrive.json配置文件,简化操作流程。 - 文件操作重试机制:在文件获取和上传过程中,自动重试失败的请求,确保数据完整性。
- 原生进度条:下载和上传文件时,提供原生进度条显示,支持使用
aria2进行加速下载。 - 远程下载链接:支持将远程链接直接下载到你的 OneDrive 中,功能强大且便捷。
- 支持 Office 365:全面支持 Office 365,满足不同用户的需求。
- 多平台兼容:兼容多种操作系统,确保在不同环境下的稳定运行。
结语
onedrivecmd 项目不仅提供了丰富的功能,还保持了命令行工具的高效和灵活性。无论你是教育用户、开发者还是系统管理员,onedrivecmd 都能成为你管理 OneDrive 资源的得力助手。现在就尝试使用 onedrivecmd,体验高效云存储管理的乐趣吧!
如果你对 onedrivecmd 项目感兴趣,可以通过以下命令进行安装和体验:
pip install onedrivecmd
或者从源码安装:
git clone https://github.com/cnbeining/onedrivecmd.git
cd onedrivecmd
python setup.py install
更多详细信息和使用指南,请访问项目的 GitHub 页面。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
314
2.73 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
245
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
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
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
154
178
暂无简介
Dart
605
136
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
239
84
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.01 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310