PythonDropboxUploader 技术文档
2024-12-23 15:08:17作者:蔡怀权
1. 安装指南
由于该项目已经过时且不再维护,建议用户使用Dropbox官方提供的Python SDK或rclone工具。以下是使用官方Python SDK的安装指南:
-
使用pip安装Dropbox Python SDK:
pip install dropbox -
安装完成后,您可以在Python脚本中导入
dropbox模块:import dropbox
2. 项目的使用说明
2.1 基本上传
from dbupload import DropboxConnection
conn = DropboxConnection("email@example.com", "password")
conn.upload_file("local_file.txt", "/remote/path/", "remote_file.txt")
2.2 目录列表
from dbupload import DropboxConnection
conn = DropboxConnection("email@example.com", "password")
print(conn.get_dir_list('/remote/path'))
2.3 下载文件
from dbupload import DropboxConnection
conn = DropboxConnection("email@example.com", "password")
conn.download_file("/remote/path", "remote_file.txt", "local_file.txt")
2.4 下载目录中的所有文件
from dbupload import DropboxConnection
conn = DropboxConnection("email@example.com", "password")
urls = conn.get_dir_list('/remote/path')
for filename in urls:
conn.download_file_from_url(urls[filename], filename)
2.5 删除文件
from dbupload import DropboxConnection
conn = DropboxConnection("email@example.com", "password")
urls = conn.delete_file('/remote/path', 'remote_file.txt')
2.6 删除目录
from dbupload import DropboxConnection
conn = DropboxConnection("email@example.com", "password")
urls = conn.delete_dir('/remote/path/dir_to_del')
3. 项目API使用文档
3.1 DropboxConnection 类
__init__(email, password): 初始化Dropbox连接,使用邮箱和密码进行认证。upload_file(local_file, remote_path, remote_file): 上传本地文件到远程路径。get_dir_list(remote_path): 获取远程目录的文件列表。download_file(remote_path, remote_file, local_file): 从远程路径下载文件到本地。download_file_from_url(url, filename): 从URL下载文件到本地。delete_file(remote_path, remote_file): 删除远程路径中的文件。delete_dir(remote_path): 删除远程路径中的目录。
4. 项目安装方式
由于该项目已经过时且不再维护,建议用户使用Dropbox官方提供的Python SDK或rclone工具。以下是使用官方Python SDK的安装方式:
-
使用pip安装Dropbox Python SDK:
pip install dropbox -
安装完成后,您可以在Python脚本中导入
dropbox模块:import dropbox
注意:由于该项目已经过时且不再维护,建议用户使用Dropbox官方提供的Python SDK或rclone工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust052
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
ERNIE-ImageERNIE-Image 是由百度 ERNIE-Image 团队开发的开源文本到图像生成模型。它基于单流扩散 Transformer(DiT)构建,并配备了轻量级的提示增强器,可将用户的简短输入扩展为更丰富的结构化描述。凭借仅 80 亿的 DiT 参数,它在开源文本到图像模型中达到了最先进的性能。该模型的设计不仅追求强大的视觉质量,还注重实际生成场景中的可控性,在这些场景中,准确的内容呈现与美观同等重要。特别是,ERNIE-Image 在复杂指令遵循、文本渲染和结构化图像生成方面表现出色,使其非常适合商业海报、漫画、多格布局以及其他需要兼具视觉质量和精确控制的内容创作任务。它还支持广泛的视觉风格,包括写实摄影、设计导向图像以及更多风格化的美学输出。Jinja00
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
683
4.38 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
527
643
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
271
51
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++
952
904
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
403
308
暂无简介
Dart
931
231
🎉 (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
1.58 K
913
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
134
215
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!
C
1.07 K
560
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
336
383