【亲测免费】 jsFTP: 基于Node.js的FTP客户端库
jsFTP是一个基于Node.js的轻量级FTP客户端库,允许你轻松地与FTP服务器进行交互。它提供了丰富的API,使得在Node.js应用中实现FTP功能变得更加简单。
能用来做什么?
你可以使用jsFTP库在你的Node.js应用程序中执行以下操作:
- 连接到FTP服务器
- 列出目录中的文件和子目录
- 上传、下载文件
- 创建、删除目录
- 更改当前工作目录
- 断开与FTP服务器的连接
这些操作对于处理需要通过FTP传输数据的应用程序是非常有用的。
特点
以下是jsFTP库的一些主要特性:
完全异步
由于jsFTP是基于Node.js构建的,因此所有的FTP操作都是异步的。这意味着你的应用程序不会因为等待FTP操作完成而阻塞。
易于使用的API
jsFTP提供了一组易于使用的API,使得开发者可以轻松地创建FTP客户端。例如,要列出远程目录中的文件和子目录,只需调用list方法即可。
const jsftp = require("jsftp");
const ftp = new jsftp("ftp.example.com");
ftp.on("ready", () => {
ftp.list("/path/to/directory", (err, list) => {
console.log(list);
ftp.end();
});
});
支持多种FTP命令
除了基本的FTP操作外,jsFTP还支持许多其他FTP命令,如MLSD、REST、SIZE等。这使得开发人员可以在需要时更灵活地与FTP服务器进行交互。
错误处理
如果发生错误,jsFTP会抛出一个异常,以便你可以捕获并处理它。此外,所有方法都接受一个可选的回调函数,该函数将在成功或失败时被调用。
const jsftp = require("jsftp");
const ftp = new jsftp("ftp.example.com");
ftp.on("ready", () => {
try {
ftp.get("/path/to/file", (err, stream) => {
if (err) throw err;
// 处理stream
});
} catch (e) {
console.error(e.message);
}
});
如何开始使用?
要在你的Node.js应用程序中使用jsFTP,首先需要安装它。可以通过npm(Node包管理器)来安装:
npm install jsftp --save
然后,在你的代码中引入jsFTP模块,并创建一个新的实例:
const jsftp = require("jsftp");
const ftp = new jsFTP("ftp.example.com");
现在,你可以使用jsFTP提供的API来执行FTP操作了。有关更多信息,请参阅项目文档:https://github.com/sergi/jsftp#usage-examples 。
结论
如果你正在寻找一个轻量级的FTP客户端库,用于在你的Node.js应用程序中实现FTP功能,那么jsFTP是一个不错的选择。它的易用性、异步性能和支持多种FTP命令使其成为处理FTP数据的理想选择。
尝试一下jsFTP,看看它是如何帮助你的应用程序更好地与FTP服务器进行交互的!
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。C0108
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