Flexget中使用Jinja模板和YAML锚点实现动态RSS配置
2025-07-08 20:48:47作者:韦蓉瑛
背景介绍
在Flexget配置中,当需要管理大量RSS订阅源时,手动维护每个URL会变得非常繁琐。本文介绍如何利用YAML锚点和Jinja模板技术来简化配置管理,实现动态生成RSS订阅列表。
核心问题分析
传统配置方式中,每个RSS订阅源都需要单独定义,当订阅源数量较多时,配置会变得冗长且难以维护。例如,如果有50个搜索词需要在5个站点上运行,就需要管理250个RSS URL,这在YAML配置中会非常繁琐。
解决方案探索
1. 使用YAML锚点和变量
Flexget支持YAML的锚点(anchor)和变量功能,可以用来简化重复配置。基本思路是:
- 在
variables部分定义基础变量 - 使用
&创建锚点 - 在其他地方使用
*引用锚点
variables:
rss_uri: http://example.com:9696
rss_api_key: your_api_key
templates:
anchors:
_discover_from_list: &discover_from_list
- search_rss:
url: '{? rss_uri ?}/1/api?apikey={? rss_api_key ?}&t=search&q={{ search_term }}'
2. 结合discover插件和mock插件
对于搜索词列表,可以使用discover插件配合mock插件来动态生成:
discover:
what:
- mock:
- 搜索词1
- 搜索词2
from: *discover_from_list
release_estimations: ignore
关键点说明:
release_estimations: ignore是必须的,否则discover插件会尝试查找发布日期- mock插件用于生成静态搜索词列表
3. 完整配置示例
下面是一个完整的配置示例,展示了如何组合使用这些技术:
variables:
rss_uri: http://example.com:9696
rss_api_key: your_api_key
templates:
anchors:
_discovery_list: &discovery_list
mock:
- 搜索词1
- 多词搜索词
_discover_from_list: &discover_from_list
- search_rss:
url: '{? rss_uri ?}/1/api?apikey={? rss_api_key ?}&t=search&q={{ search_term }}'
all_entries: no
other_fields:
- guid
_template_make_rss: &template_make_rss
days: -1
items: 1000
title: '[{{ guid.split("/")[2] }}] {{ title }}'
tasks:
test_task:
discover:
what:
- <<: *discovery_list
from: *discover_from_list
release_estimations: ignore
accept_all: yes
make_rss:
file: /data/output.rss
<<: *template_make_rss
注意事项
- 变量插值语法:在Flexget中,变量插值使用
{?variable?}语法,而不是标准的Jinja语法 - YAML合并操作符
<<只能用于字典,不能用于列表 - 对于复杂的动态生成需求,可以考虑使用Flexget的API或编写自定义插件
总结
通过合理使用YAML锚点、变量和Flexget的discover插件,可以大大简化大量RSS订阅源的管理工作。这种方法不仅使配置更加简洁,也便于后期维护和修改。对于需要管理多个站点和大量搜索词的用户来说,这种配置方式可以显著提高工作效率。
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-1.5暂无简介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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
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
274
94
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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