首页
/ PlexTraktSync 项目教程

PlexTraktSync 项目教程

2024-08-18 16:34:51作者:胡唯隽

1. 项目的目录结构及介绍

PlexTraktSync 项目的目录结构如下:

PlexTraktSync/
├── README.md
├── plex_trakt_sync
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── sync.py
│   ├── watch.py
│   └── ...
├── requirements.txt
├── setup.py
└── ...
  • README.md: 项目说明文档。
  • plex_trakt_sync/: 项目的主要代码目录。
    • __init__.py: 模块初始化文件。
    • main.py: 项目的启动文件。
    • config.py: 配置文件处理模块。
    • sync.py: 同步功能实现模块。
    • watch.py: 监听和记录播放事件的模块。
  • requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
  • setup.py: 项目的安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 plex_trakt_sync/main.py。这个文件包含了项目的入口点,负责初始化配置、处理命令行参数并调用相应的功能模块。

# main.py
import argparse
from .config import load_config
from .sync import sync
from .watch import watch

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="PlexTraktSync")
    subparsers = parser.add_subparsers(dest="command")

    sync_parser = subparsers.add_parser("sync", help="Perform sync between Plex and Trakt")
    sync_parser.add_argument("--sync", choices=["all", "movies", "tv"], default="all", help="Specify what to sync")

    watch_parser = subparsers.add_parser("watch", help="Listen to events from Plex Media Server and scrobble plays")

    args = parser.parse_args()

    config = load_config()

    if args.command == "sync":
        sync(config, args.sync)
    elif args.command == "watch":
        watch(config)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件处理模块是 plex_trakt_sync/config.py。这个模块负责加载和解析配置文件,配置文件通常是一个 JSON 文件,包含了 Plex 和 Trakt 的 API 密钥、用户凭证等信息。

# config.py
import json

def load_config():
    with open("config.json", "r") as f:
        config = json.load(f)
    return config

配置文件 config.json 的示例内容如下:

{
    "plex_username": "your_plex_username",
    "plex_password": "your_plex_password",
    "trakt_api_key": "your_trakt_api_key",
    "trakt_api_secret": "your_trakt_api_secret"
}

这个配置文件包含了连接 Plex 和 Trakt 所需的用户名、密码和 API 密钥等信息。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
暂无描述
Markdown
827
5.48 K
kernelkernel
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
494
517
ops-nnops-nn
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
784
1.57 K
pytorchpytorch
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
803
1.14 K
ops-transformerops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
971
2.28 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IRAscendNPU-IR
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
482
312
jiuwenswarmjiuwenswarm
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.02 K
768
cannbot-skillscannbot-skills
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Markdown
1.26 K
809
cann-learning-hubcann-learning-hub
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
647
285