使用 Discord 作為無限的雲端儲存服務
Discloud 是一個本地運行的 Discord 機器人,可將您的個人 Discord 伺服器轉變為無限的雲端儲存服務。它作為 Python 腳本在您的 PC 上運行(我一直在考慮製作 .exe 檔案以便於分發)並上傳您選擇的資料夾中的所有檔案。
安裝
- 需要 Python 3.x
- 使用 git clone https://github.com/4rnv/Discloud.git 複製此儲存庫
- 執行 pip install -rrequirements.txt
此專案使用 Discord.py 套件來管理從本機用戶端到 Discord 伺服器的訊息傳遞和網關連線。
用法
在您的 Discord 帳戶上啟用開發者模式。在 Discord 上,進入使用者設定 >外觀>進階並啟用開發者模式。
按照 Discord 開發者入口網站上的說明建立一個基本的 Discord 機器人。
- https://discord.com/developers/applications
- https://discord.com/developers/docs/quick-start/getting-started。
- 允許其上傳文件和發送訊息。
透過點擊應用程式中的重置令牌來產生機器人令牌> YOUR_BOT_NAME >機器人。
將該機器人新增至您的伺服器(請參閱上面連結中的 Guild 安裝)。
複製您的頻道 ID(右鍵單擊頻道名稱)和機器人令牌(來自機器人頁面),然後將它們新增至與 app.py 相同目錄中的 .env 檔案中。將它們分別命名為 CHANNEL_ID 和 BOT_TOKEN。
BOT_TOKEN=x0x0x0x0 # Alphanumeric CHANNEL_ID=00000000 # This will be an integer
在 app.py 檔案中,指定要監視新檔案的目錄的路徑。預設為 ./upload.
- 使用 python app.py 運行機器人
筆記
Discord 對於非 Nitro 使用者有 25MB 的檔案限制,因此大於 25MB 的檔案將被忽略。
檔案大小限制存在一些不確定性。 2024 年 9 月,Discord 宣布他們將把大小限制減少到 10MB。然而,在我的測試運行期間,我能夠上傳最大 25MB 的檔案。
您也可以將較大的檔案壓縮為 zip 檔案並上傳(zip 檔案的有效大小最大為 100MB)。
確保您的機器人有權將檔案上傳到伺服器。 db.json 檔案儲存有關已上傳檔案的資訊。
Discord 伺服器的多功能性令人難以置信。如果您的電腦儲存空間不足,您可以將您的個人伺服器配置為理論上無限的雲端儲存。
GitHub 倉庫:https://github.com/4rnv/Discloud
以上是使用 Discord 作為無限的雲端儲存服務的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

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Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
