HTMLS-to-Datasette开源项目教程
2025-05-18 12:51:04作者:劳婵绚Shirley
1. 项目介绍
Htmls-to-datasette 是一个开源工具,用于将 HTML 文件索引到 SQLite 数据库中,以便日后进行搜索和可视化。这个工具非常适合用于网页存档或网页剪辑的目的。它创建的数据库设计用于配合 Datasette 一起工作,允许通过 Datasette 读取已索引的文件。
2. 项目快速启动
首先,确保您的系统中安装了 Python。然后,通过以下命令安装 htmls-to-datasette:
pip install htmls-to-datasette
安装完成后,您可以通过以下命令来查看帮助信息:
htmls-to-datasette --help
若要索引 HTML 文件,可以使用以下命令:
htmls-to-datasette index [选项] [输入目录]...
这将在默认情况下创建一个名为 htmlstore.db 的数据库。例如,假设您有一个名为 input 的目录,其中包含了 .html 或 .htm 文件,您可以运行:
htmls-to-datasette index input
3. 应用案例和最佳实践
案例一:本地服务器的网页存档
- 下载并保存感兴趣的网页到本地目录。
- 定期运行
htmls-to-datasette index命令来索引新的 HTML 文件。 - 使用 Datasette 服务器来提供数据库服务和搜索功能。
启动 Datasette 服务器:
poetry run datasette serve htmlstore.db -m metadata-files.json --plugins-dir=plugins
最佳实践
- 保持 HTML 文件的目录结构清晰,以便于管理和索引。
- 定期备份数据库,以防数据丢失。
- 考虑使用定时任务(如 cron job)自动执行索引任务。
4. 典型生态项目
目前,Htmls-to-datasette 项目周边的典型生态项目包括:
- Datasette:一个轻量级的数据库服务器,用于查询、浏览和发布 SQL 数据库。
- Poetry:一个用于Python项目的打包和依赖管理工具。
- pipx:用于在隔离环境中安装Python包的工具。
通过结合这些项目,您可以构建一个强大的网页存档和搜索系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137