gallery-dl配置指南:自定义Instagram下载文件名与元数据处理
配置文件的正确使用
许多用户在使用gallery-dl时会遇到配置文件不生效的问题,这通常是由于配置文件位置不正确或格式错误导致的。gallery-dl支持多种配置文件存储位置,包括用户主目录、应用程序数据目录等。要检查当前可用的配置文件位置,可以使用gallery-dl --config-status命令查看所有支持的配置路径及其状态。
当配置文件无法自动加载时,可以通过--config参数显式指定配置文件路径。例如:
gallery-dl --config /path/to/config.json [其他参数]
Instagram下载的自定义文件名设置
gallery-dl提供了强大的文件名模板功能,允许用户自定义下载文件的命名规则。对于Instagram下载,可以使用以下变量进行格式化:
{username}: 发布者的用户名{date}: 发布日期,可配合strftime格式字符串{num}: 多图/视频中的序号{description}: 帖子描述文本{filename}: 原始文件名{extension}: 文件扩展名
一个典型的高级文件名模板示例如下:
{
"filename": "{date:%Y-%m-%d %H.%M.%S}_{num} - {description[:90]}.{extension}"
}
日期格式的正确使用
常见的错误是日期格式字符串使用不当。正确的日期格式化应该使用{date:%Y-%m-%d}这样的语法,其中%Y表示四位年份,%m表示两位月份,%d表示两位日期。其他常用的日期格式符包括:
%H: 24小时制的小时%M: 分钟%S: 秒%Y: 四位年份(如2025)%y: 两位年份(如25)%m: 月份(01-12)%d: 日(01-31)
元数据处理与后处理器
gallery-dl支持将帖子的元数据保存到单独的文件中。要启用此功能,需要在配置中添加:
{
"metadata": true,
"postprocessors": ["metadata-insta"]
}
这将为每个下载的文件创建一个对应的.json元数据文件,包含帖子的完整信息,如点赞数、评论数、标签等。
查看可用变量
要查看特定Instagram链接可用的所有格式化变量,可以使用以下命令:
gallery-dl -K "Instagram_URL"
这将输出该URL下所有可用的变量名及其示例值,帮助用户构建更精确的文件名模板。
常见问题解决方案
-
配置文件不生效:检查配置文件路径是否正确,确保文件格式是有效的JSON,可以使用JSON验证工具检查语法。
-
日期显示为None:确保使用
{date}而非直接使用日期格式符,并且帖子确实包含发布日期信息。 -
描述文本过长:使用切片语法限制长度,如
{description[:90]}将描述截断为前90个字符。 -
特殊字符问题:文件名中包含特殊字符可能导致问题,可以考虑添加字符过滤或替换规则。
通过合理配置这些选项,用户可以完全控制gallery-dl下载Instagram内容时的文件组织和命名方式,满足各种归档需求。
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。C033
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
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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-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
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