Hydrus项目文件查看统计API功能解析
2025-06-30 21:39:53作者:牧宁李
功能背景
在数据资产管理领域,文件查看统计是用户行为分析的重要指标。Hydrus作为一个开源的数据资产管理工具,其文件查看统计功能一直受到开发者社区的关注。传统的统计方式主要依赖内置的媒体查看器和预览查看器,但这种方式无法满足第三方应用集成时的统计需求。
技术实现
最新发布的v607a版本中,Hydrus对API进行了重要扩展,新增了文件查看统计相关的接口功能:
-
元数据获取接口增强
- 通过/get_files/file_metadata接口,现在可以获取每个文件的详细查看统计信息,包括:
- 最后查看时间
- 总查看次数
- 不同查看器类型的总查看时长
- 通过/get_files/file_metadata接口,现在可以获取每个文件的详细查看统计信息,包括:
-
新增查看统计类型
- 系统新增了"client api viewer"枚举类型,与原有的"media viewer"和"preview viewer"区分
- 这一设计允许第三方应用维护独立的统计记录,不影响系统原生统计
-
统计操作接口
- /edit_times/increment_file_viewtime接口:支持增量更新查看统计
- 需要"edit times"权限
- 可增加查看次数和查看时长
- 可更新最后查看时间戳
- /edit_times/set_file_viewtime接口:支持设置固定值
- 需要"edit times"权限
- 适用于数据迁移等场景
- /edit_times/increment_file_viewtime接口:支持增量更新查看统计
技术意义
这一改进解决了几个关键问题:
-
第三方应用集成
- 使第三方应用能够参与文件查看统计
- 为应用间的数据迁移提供了标准化接口
-
统计维度扩展
- 新增的API查看器类型为统计分析提供了更多维度
- 开发者可以根据需要设计自定义的统计策略
-
数据一致性
- 增量更新和批量设置接口的分离,既满足了日常统计需求,也照顾了特殊场景
使用建议
对于开发者而言,在使用这些新接口时应注意:
- 权限管理:确保应用已获取必要的"edit times"权限
- 统计策略:根据应用场景选择合适的统计方式(增量或批量)
- 数据展示:目前API查看器类型的统计在原生UI中不可见,需要自行处理展示逻辑
未来展望
根据开发团队的说明,当前的查看统计展示选项可能过于复杂,未来可能会简化为更直观的复选框形式。同时,对API查看器类型的搜索支持也有望在后续版本中实现。
这一改进标志着Hydrus在API生态建设上迈出了重要一步,为开发者提供了更灵活的文件管理能力,也为用户带来了更丰富的统计维度选择。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
最新内容推荐
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
9
1
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137