gallery-dl 高级配置:自定义下载目录与文件名格式化技巧
2025-05-17 18:30:08作者:俞予舒Fleming
前言
gallery-dl 是一款功能强大的媒体下载工具,特别适合从各种图片网站批量下载内容。本文将深入探讨如何通过高级配置实现自定义下载目录结构和文件名格式化,满足用户的特殊需求。
目录结构自定义
基础目录配置
gallery-dl 默认支持使用 {tags_copyright[N]} 等占位符来自定义下载目录结构。例如:
"directory": ["{tags_copyright[N]}"]
这种配置会根据作品的版权标签自动创建目录,但可能会产生过于细分的文件夹结构。
高级替换技巧
当需要对特定标签进行统一替换时,可以通过 Python 脚本实现。例如将所有 "pokemon" 相关变体统一为 "pokemon" 目录:
REPLACEMENTS = {
"pokemon_(game)": "pokemon",
"pokemon_sun_&_moon": "pokemon",
"pokemon_(anime)": "pokemon",
"pokemon_the_series_sun_&_moon": "pokemon",
"mori_calliope": "hololive"
}
def replace_copyright(metadata):
copyright = metadata.get("tags_copyright")
if not copyright:
return ""
return REPLACEMENTS.get(copyright[0], "")
然后在配置文件中引用:
"directory": ["\fM /path/to/script.py:replace_copyright", "{tags_copyright[0]}"]
文件名格式化进阶
Unicode 样式转换
通过 Python 的 str.maketrans() 方法,可以实现文件名中特定内容的 Unicode 样式转换:
TR_BOLD = str.maketrans(
"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789",
"𝗔𝗕𝗖𝗗𝗘𝗙𝗚𝗛𝗜𝗝𝗞𝗟𝗠𝗡𝗢𝗣𝗤𝗥𝗦𝗧𝗨𝗩𝗪𝗫𝗬𝗭𝟬𝟭𝟮𝟯𝟰𝟱𝟲𝟳𝟴𝟵"
)
def bold(v):
return v.translate(TR_BOLD)
艺术家计数系统
对于协作作品,可以通过以下方式在文件名中显示参与艺术家数量:
"filename": "{md5} {rating}〡{extension}〡{tags_artist:?+//CL/A-1}.{extension}"
这种格式会:
- 0 位艺术家:不显示
- 1 位艺术家:显示 "+0"
- 2 位艺术家:显示 "+1"
- 以此类推
完整配置示例
以下是一个结合了目录自定义和文件名格式化的完整配置示例:
REPLACEMENTS = {
"azur_lane": "𝐀𝐙𝐔𝐑 𝐋𝐀𝐍𝐄",
}
TR_BOLD = str.maketrans(
"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789",
"𝗔𝗕𝗖𝗗𝗘𝗙𝗚𝗛𝗜𝗝𝗞𝗟𝗠𝗡𝗢𝗣𝗤𝗥𝗦𝗧𝗨𝗩𝗪𝗫𝗬𝗭𝟬𝟭𝟮𝟯𝟰𝟱𝟲𝟳𝟴𝟵"
)
TR_MONOSPACE = str.maketrans(
"abcdef0123456789",
"𝘈𝘉𝘊𝘋𝘌𝘍𝟢𝟣𝟤𝟥𝟦𝟧𝟨𝟩𝟪𝟫"
)
def transform(data, func, src, dst=None):
if dst is None:
dst = src
value = data.get(src)
if not value:
data[dst] = ""
elif isinstance(value, (list, tuple)):
data[dst] = [func(ele) for ele in value]
else:
data[dst] = func(value)
def replace(metadata):
transform(metadata, lambda v: REPLACEMENTS.get(v, v), "tags_copyright")
transform(metadata, lambda v: v.translate(TR_BOLD), "tags_copyright")
transform(metadata, lambda v: v.translate(TR_MONOSPACE), "tags_artist")
transform(metadata, lambda v: v.translate(TR_MONOSPACE), "md5")
return ""
注意事项
- 路径限制字符:某些字符在文件系统中受限,需要进行替换:
"path-restrict": {
"\\": "⧹⧹",
"/": "⧸",
"\"": "⧹"
}
-
元数据处理:脚本修改会影响存档和导出的 JSON 数据,如需保持原始数据,建议:
- 使用单独的配置文件处理元数据
- 在脚本中添加条件判断
-
性能考虑:复杂的格式化操作会增加处理时间,批量下载时需权衡功能与效率
结语
通过 gallery-dl 的高级配置功能,用户可以灵活地定制下载内容的组织方式。本文介绍的技术不仅限于简单的标签替换,还可以扩展到各种复杂的格式化需求。掌握这些技巧后,用户能够更好地管理下载内容,提高工作效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
LosslessCut视频剪辑工具安装与配置完全指南 Parsec虚拟显示器驱动0.41:打造极致虚拟显示体验 DNVGL-ST-0126风机支撑结构资源下载介绍:专业工具助力风机支撑结构设计 分布式系统概念与设计原书第5版资源下载介绍 开源推荐:基于STM32的VL53L0X程序源码 ANSYSSpaceClaim直接建模指南与CAE前处理应用解析:让仿真更高效 Comsol电磁场模块教程:助力电磁模拟的全方位指南 LeagueAkari项目客户端连接问题分析与解决方案 嵌入式实时操作系统μCOS-3.pdf资源介绍:深入理解μC/OS-III内核与调度机制 DeDe3.50.02dll反编译工具:为Delphi Dll逆向工程提供强大支持
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
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
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134