Jackett项目中的YggTorrent和YggCookie索引器URL变更解析
背景介绍
Jackett是一个开源的资源聚合工具,它可以将来自多个私有和公共资源网站的搜索结果转换为兼容的格式,供各种下载客户端使用。在Jackett项目中,YggTorrent和YggCookie是两个重要的索引器定义文件,它们负责与YggTorrent网站进行交互。
问题发现
近期,YggTorrent网站进行了域名变更,从原先的https://www.ygg.re
迁移到了新的域名https://www.yggtorrent.top
。这一变更导致了使用旧域名的Jackett索引器无法正常工作,返回"Indexer Disabled"错误。
技术分析
在Jackett的索引器定义文件中,URL配置是核心组成部分。每个索引器定义文件(yggcookie.yml和yggtorrent.yml)中都包含了以下关键配置项:
- links:定义当前有效的网站URL
- legacylinks:保留历史使用过的URL,用于兼容性检查
此次变更需要同时修改这两个文件中的links配置,将新域名添加为主URL,同时将旧域名移至legacylinks列表中,以确保向后兼容。
解决方案
正确的修改方式应包括:
- 在links部分更新为新域名
https://www.yggtorrent.top/
- 将旧域名
https://www.ygg.re/
移至legacylinks部分 - 保持其他legacylinks不变,以确保历史兼容性
实现细节
在YAML配置文件中,变更主要体现在以下部分:
links:
- https://www.yggtorrent.top/
legacylinks:
- http://www2.yggtorrent.si/
- https://www2.yggtorrent.si/
# ...其他历史域名...
- https://www.ygg.re/
这种修改方式既保证了新域名的使用,又保留了旧域名的兼容性检查,确保用户在不同情况下都能正常使用索引器。
版本更新
该变更已在Jackett v0.22.1685版本中发布。用户可以通过更新Jackett来获取最新的索引器配置。由于Jackett采用定期发布机制,更新可能需要等待下一个发布周期才能生效。
总结
对于依赖外部网站的索引器来说,域名变更是常见的情况。Jackett通过灵活的配置设计和legacylinks机制,能够很好地应对这类变更。用户遇到索引器失效问题时,可以首先检查是否发生了域名变更,并及时更新Jackett版本或手动修改索引器配置。
对于开发者而言,这种变更也提醒我们在设计类似系统时,应该考虑加入域名变更的容错机制,比如自动检测可用域名或提供更灵活的重定向处理。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









