GooglePhotosTakeoutHelper 项目使用教程
2026-01-20 02:53:49作者:姚月梅Lane
1. 项目的目录结构及介绍
GooglePhotosTakeoutHelper/
├── google_photos_takeout_helper/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── utils.py
│ ├── exif_utils.py
│ ├── date_utils.py
│ └── ...
├── tests/
│ ├── test_main.py
│ ├── test_utils.py
│ └── ...
├── README.md
├── LICENSE
├── setup.py
└── requirements.txt
目录结构介绍
-
google_photos_takeout_helper/: 项目的主要代码目录,包含所有核心功能的实现。__init__.py: 初始化文件,用于定义包的结构。main.py: 项目的启动文件,包含主要的逻辑和命令行接口。utils.py: 包含各种工具函数,用于辅助处理照片和文件。exif_utils.py: 处理照片的EXIF数据。date_utils.py: 处理照片的日期和时间信息。...: 其他辅助文件和模块。
-
tests/: 包含项目的单元测试文件,用于确保代码的正确性和稳定性。test_main.py: 测试main.py中的功能。test_utils.py: 测试utils.py中的功能。...: 其他测试文件。
-
README.md: 项目的说明文档,包含项目的介绍、安装方法、使用方法等。 -
LICENSE: 项目的开源许可证文件。 -
setup.py: 用于安装项目的脚本。 -
requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
2. 项目的启动文件介绍
main.py
main.py 是项目的启动文件,负责处理命令行参数并调用相应的功能模块来组织和整理Google Photos Takeout的文件。
主要功能
- 命令行参数解析: 使用
argparse模块解析用户输入的命令行参数,如输入文件夹、输出文件夹、日期分割等。 - 文件处理: 调用
utils.py和exif_utils.py中的函数,处理照片文件,设置正确的EXIF数据和最后修改时间。 - 日志记录: 记录处理过程中的日志信息,方便用户查看处理进度和错误信息。
使用方法
python main.py -i [INPUT_FOLDER] -o [OUTPUT_FOLDER] [--divide-to-dates]
-i [INPUT_FOLDER]: 指定Google Photos Takeout的输入文件夹。-o [OUTPUT_FOLDER]: 指定整理后的输出文件夹。--divide-to-dates: 可选参数,用于按年月分割照片文件夹。
3. 项目的配置文件介绍
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python包及其版本。用户可以通过以下命令安装这些依赖:
pip install -r requirements.txt
setup.py
setup.py 文件用于项目的安装和分发。用户可以通过以下命令安装项目:
pip install .
LICENSE
LICENSE 文件包含了项目的开源许可证信息,通常为Apache 2.0许可证。
README.md
README.md 文件是项目的说明文档,包含了项目的介绍、安装方法、使用方法、贡献指南等信息。用户在开始使用项目之前,应仔细阅读此文件。
通过以上内容,您可以了解 GooglePhotosTakeoutHelper 项目的基本结构、启动文件和配置文件的使用方法。希望这份教程对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler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。C0111
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
485
3.59 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
297
329
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
260
111
暂无简介
Dart
735
177
🔥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
65
20
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
11
1
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++
861
456
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
294
343
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
148
880