gallery-dl中DeviantArt日期过滤功能详解
2025-05-17 10:10:09作者:翟萌耘Ralph
功能概述
gallery-dl作为一款强大的媒体下载工具,提供了对DeviantArt平台内容的精细过滤功能,其中日期过滤是一个实用特性。通过日期过滤,用户可以只下载特定时间范围内上传的作品,这在批量下载时特别有用。
日期过滤语法
在gallery-dl中,使用--filter参数配合日期表达式可以实现时间范围筛选。正确的语法格式为:
--filter "date >= datetime(年, 月, 日)"
例如,要下载2024年10月30日之后上传的作品,应使用:
--filter "date >= datetime(2024, 10, 30)"
常见错误与纠正
初学者容易犯以下错误:
-
日期比较方向错误:使用
datetime(2024, 10, 30) >= date会导致逻辑相反,实际上会筛选出早于该日期的作品。 -
日期格式混淆:虽然
datetime.fromisoformat('2024-10-30')也能表示日期,但在过滤表达式中直接使用datetime()函数更为简洁直观。
实际应用示例
假设我们想下载艺术家James-McMillan在2024年10月30日后发布的作品:
gallery-dl --filter "date >= datetime(2024, 10, 30)" https://www.deviantart.com/james-mcmillan
如果该艺术家在此日期后没有新作品,命令将不会下载任何内容;反之则会正常下载符合条件的作品。
技术原理
gallery-dl的过滤系统基于Python表达式,date变量代表作品的发布日期,datetime()函数用于创建特定的日期对象。比较运算符>=表示"大于或等于"的时间范围关系。
最佳实践建议
-
测试过滤条件时,可以先在单个作品页面试用,确认效果后再应用到整个画廊。
-
对于精确日期筛选,建议使用
datetime()而非字符串格式,避免潜在的格式解析问题。 -
结合其他过滤条件可以实现更复杂的筛选逻辑,如同时限制日期范围和文件类型。
通过掌握这些日期过滤技巧,用户可以更高效地管理自己的DeviantArt下载任务,避免不必要的内容下载,节省时间和存储空间。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
暂无简介
Dart
667
153
Ascend Extension for PyTorch
Python
216
235
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++
660
304
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
255
321
🔥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
63
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866