概要
2 年前、私は真に完全な RSS クライアントを作成するという大きな目標を持った個人プロジェクトを開始しました。おそらく皆さんが考えていることはわかります。すでに何千もの RSS クライアントが存在しているのではないでしょうか?それは事実ですが、究極のユーザー エクスペリエンスを提供できるものはまだないと思います。
もちろん、ブックマーク マネージャーや RSS クライアントの分野には、印象的な Grimoire プロジェクトのような素晴らしいツールがいくつかあります。 GitHub の Awesome Selfhosted リストには、他にも豊富なリソースがあります。
多くの試行錯誤の後、私はマネージャーに本当に求めていることに気付きました。
- 自己ホスト可能: 外部プラットフォーム間での同期はありません。ブックマークを安全に、自分のサーバーで完全に管理したいと考えています。
- スケーラブル: 数千のブックマークを簡単に処理できる必要があります。
- 強力な検索とタグ付け: ブックマークが非常に多いため、効率的な検索とタグ付けシステムが不可欠です。
- コメントとメモのサポート: 各ブックマークに詳細なメモやコンテキストを追加する機能が必要です。
- ファイルオーバー機能: 複数の形式でインポート/エクスポートできる機能は必須です。
- オープンソース: 完全な透明性を望み、クローズドシステムに忍び込みがちな「暗号化」を防ぐことを目指しています。
- 設置面積が小さい: Raspberry Pi または小型 NAS で実行したい
他の RSS クライアントを調べてみると、私の基準を満たすものはほとんどないことがわかりました。私の意見では、多くの製品は機能や柔軟性が不十分です。
Django-link-archive の紹介
これらの機能のほとんどは、私のプロジェクト Django-link-archive で開発しました。これは、ブックマークを管理するための私の主要なツールになっています。オンラインでコンテンツをナビゲートする方法が変わりました。見たいものをコントロールし、ソーシャル メディア アルゴリズムによって邪魔されるものを避けられるようになりました。
興味があればご覧ください:
- Django-link-archive GitHub リポジトリ
フィードバックを求める
現在、フィードバックを募集しています。堅牢な RSS クライアントまたはブックマーク マネージャーに期待されるその他の要件はありますか?特に便利だと思う機能はありますか?
すでに Reddit コミュニティから洞察力に富んだアイデアを受け取りました。たとえば、私は最近、エントリのリストが定期的に更新されるキオスクのような機能を追加しました。また、jQuery を統合し、操作をよりスムーズにしました。
追加プロジェクト
RSS データの操作を続けると、次のような関連リポジトリを構築することができました。
- インターネット プレイス データベース
- RSS リンク データベース
ある意味、このプロジェクトは簡素化された Web クローラーに進化しました。 リクエスト、Selenium、Crawleeを含めるように、バックエンドの「ブラウザ」メカニズムを変更するオプションを追加しました。この設定は GUI を介して完全に構成できるため、特定のドメインに特定のクロール方法を割り当てることができます。たとえば、Spotify には完全な Selenium ブラウザが必要ですが、Crawlee は他のドメインでより優れたパフォーマンスを発揮します。
このエコシステムを単独で維持するのは大変なことであり、時には壊れることもあります。それでも、これをコミュニティと共有し、皆さんのご意見を聞くことができることを嬉しく思います!
お読みいただきありがとうございます。フィードバックをお待ちしております。
以上がDjango ブックマーク管理ソフトウェアの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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