INDXParse 技术文档
2024-12-26 22:01:38作者:管翌锬
1. 安装指南
1.1 环境要求
在安装和使用 INDXParse 之前,请确保您的系统满足以下要求:
- Python 3.x
- 010 Editor(可选,用于解析 INDX 文件模板)
1.2 安装步骤
- 克隆 INDXParse 项目到本地:
git clone https://github.com/your-repo/INDXParse.git - 进入项目目录:
cd INDXParse - 确保 Python 环境已安装,并运行以下命令检查依赖项:
pip install -r requirements.txt
2. 项目的使用说明
2.1 基本使用
INDXParse 是一个用于解析 NTFS 文件系统中 INDX 文件的工具。INDX 文件包含目录中每个文件的记录,记录包括文件名、文件大小、时间戳等信息。
2.2 命令行参数
INDXParse 支持以下命令行参数:
-h:显示帮助信息。-c:输出 CSV 格式(默认)。-b:输出 Bodyfile 格式。-d:解析 INDX 文件中的 slack space(空闲空间)。
2.3 示例
- 解析 INDX 文件并输出 CSV 格式:
python INDXParse.py -c input_file - 解析 INDX 文件并输出 Bodyfile 格式:
python INDXParse.py -b input_file - 解析 INDX 文件中的 slack space:
python INDXParse.py -d input_file
3. 项目 API 使用文档
3.1 主要功能
INDXParse 提供了以下主要功能:
- 解析 INDX 文件中的文件记录。
- 支持 CSV 和 Bodyfile 两种输出格式。
- 解析 INDX 文件中的 slack space,以恢复已删除或旧的记录。
3.2 输出格式
- CSV 格式:包含文件名、物理大小、逻辑大小、修改时间戳、访问时间戳、更改时间戳、创建时间戳等字段。
- Bodyfile 格式:适用于时间线分析,包含类似的信息。
3.3 错误处理
- 如果解析文件名时出错,文件名字段将包含最佳猜测,并标记为
(error decoding filename)。 - 如果解析时间戳时出错,将输出 UNIX 纪元时间戳。
4. 项目安装方式
4.1 通过 Git 安装
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/your-repo/INDXParse.git - 进入项目目录并安装依赖:
cd INDXParse pip install -r requirements.txt
4.2 通过手动下载安装
- 从 GitHub 下载项目 ZIP 文件并解压。
- 进入解压后的目录并安装依赖:
pip install -r requirements.txt
4.3 使用 010 Editor 模板
INDXParse 提供了一个 010 Editor 模板文件 INDXTemplate.bt,您可以通过 010 Editor 应用该模板来解析 INDX 文件。
通过本文档,您应该能够顺利安装并使用 INDXParse 工具来解析 NTFS 文件系统中的 INDX 文件。如果您在使用过程中遇到任何问题,请参考项目的 GitHub Wiki 或联系项目贡献者。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
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
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
342
406
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178