如何在ytdl-sub中获取视频格式列表信息
2025-07-03 07:20:58作者:廉皓灿Ida
背景介绍
ytdl-sub是一个基于yt-dlp的视频下载工具,提供了更高级的配置和自动化功能。在实际使用中,我们经常需要了解视频的可用格式信息,以便选择合适的下载参数。本文将详细介绍如何在ytdl-sub中启用视频格式列表输出功能。
问题分析
许多用户习惯在命令行中使用yt-dlp的--list-formats参数来查看视频的可用格式信息。当迁移到ytdl-sub时,可能会遇到以下困惑:
- 直接在ytdl_options中添加
list-formats参数无效 - 格式排序参数
format-sort也不起作用 - 无法在日志中看到预期的格式列表输出
这是因为ytdl-sub使用的是yt-dlp的Python API接口,而非直接调用命令行参数,两者的参数命名和格式存在差异。
正确配置方法
要在ytdl-sub中正确启用格式列表功能,需要使用Python API的参数名称和格式:
ytdl_options:
listformats: true # 启用格式列表输出
simulate: false # 禁用模拟模式(实际下载)
format_sort: # 格式排序参数(注意是下划线而非横线)
- res:1080
- +codec:avc:opus
关键点说明:
listformats替代了--list-formats,使用驼峰命名而非横线分隔simulate: false替代了--no-simulate,使用布尔值而非否定参数format_sort替代了--format-sort,参数值使用YAML列表格式
参数详解
listformats参数
启用后会在日志中输出视频的可用格式列表,包括:
- 格式ID
- 扩展名
- 分辨率
- 编解码器
- 文件大小
- 备注信息
这对于调试和选择合适的下载格式非常有帮助。
format_sort参数
格式排序参数允许自定义视频格式的优先级,常见用法包括:
- 优先选择1080p分辨率
- 偏好特定的编解码器组合
- 排除某些不想要的格式
在YAML配置中,应该使用列表形式指定多个排序条件。
实际应用建议
- 调试阶段:建议开启
listformats以确认视频的可用格式 - 生产环境:可以关闭此功能以减少日志输出
- 格式选择:结合
format和format_sort参数可以精确控制下载的格式
总结
理解ytdl-sub使用Python API而非命令行接口这一关键点,可以帮助用户正确配置各种参数。通过本文介绍的配置方法,用户可以轻松获取视频格式信息,并实现更精确的下载控制。记住参数命名的差异和YAML的语法要求,就能避免大多数配置问题。
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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
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