Scraper:自动化游戏元数据抓取工具
项目介绍
Scraper 是一个专为 EmulationStation 设计的自动化游戏元数据抓取工具,使用 Go 语言编写。它能够自动扫描并识别多种游戏平台的 ROM 文件,包括 NES、SNES、N64、GB、GBC、GBA、MD、SMS、32X、GG、PCE、A2600、LNX、MAME/FBA、Dreamcast、PSX、ScummVM、SegaCD、WonderSwan 和 WonderSwan Color 等。通过计算 ROM 文件的哈希值并与 OpenVGDB 数据库进行比对,Scraper 能够从 theGamesDB.net 获取准确的游戏元数据,并生成 gamelist.xml 文件,方便用户在 EmulationStation 中浏览和管理游戏。
项目技术分析
Scraper 的核心技术在于其高效的哈希算法和数据库查询机制。它通过剔除 ROM 文件中的头部或特殊格式数据,仅对原始游戏数据进行哈希计算,从而确保哈希值的唯一性和准确性。此外,Scraper 还支持多种命令行参数,用户可以根据需求自定义抓取行为,例如选择不同的图像类型、启用或禁用特定数据库等。
在技术实现上,Scraper 使用了多个优秀的 Go 语言库,如 github.com/nfnt/resize 用于图像缩放,github.com/mattn/go-sqlite3 提供 SQLite 数据库支持,github.com/syndtr/goleveldb 提供 LevelDB 支持等。这些库的集成使得 Scraper 在处理大规模数据时表现出色,同时保持了较低的资源占用。
项目及技术应用场景
Scraper 主要面向游戏爱好者和复古游戏收藏者,特别是那些使用 EmulationStation 作为游戏管理界面的用户。无论是个人收藏还是公共游戏库,Scraper 都能帮助用户快速生成准确的游戏元数据,提升游戏浏览和管理的体验。
此外,Scraper 还适用于需要自动化处理游戏元数据的项目,如游戏数据库的构建、游戏平台的自动化测试等。其强大的哈希算法和灵活的命令行参数设计,使得它在这些场景中同样表现出色。
项目特点
- 自动化抓取:
Scraper能够自动扫描指定目录下的 ROM 文件,并生成相应的游戏元数据,大大减少了用户手动输入的工作量。 - 多平台支持:支持多种游戏平台的 ROM 文件,覆盖了从经典到现代的多个游戏时代。
- 高效哈希算法:通过剔除 ROM 文件中的非游戏数据,
Scraper确保了哈希值的准确性,提高了元数据匹配的成功率。 - 灵活的命令行参数:用户可以通过命令行参数自定义抓取行为,满足不同场景下的需求。
- 跨平台兼容:不仅支持常见的桌面操作系统,还特别优化了 Raspberry Pi 等嵌入式平台的性能。
总之,Scraper 是一个功能强大且易于使用的游戏元数据抓取工具,无论是个人用户还是开发者,都能从中受益。如果你正在寻找一个高效、可靠的游戏元数据管理工具,Scraper 绝对值得一试!
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。C041
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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