当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > IPFS目录的数量

IPFS目录的数量

来源:stackoverflow 2024-03-04 22:57:28 0浏览 收藏

对于一个Golang开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《IPFS目录的数量》,主要介绍了,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!

问题内容

我在 wsl ubuntu 18.04 上安装了 ipfs 版本 0.8.0。使用 sudo ipfs 守护进程 启动 ipfs。使用命令 sudo ipfs add -r /home/user/ipfstest 添加了 2 个目录,结果如下:

添加了 qmfyh2kvxanpa3um1w5mywa6zr4awv8vscawyhhqbvj65l ipfstest/abc.sh 添加了 qmtxny9zjufpm4c4kbqseyxvup2mybsclpppqirw7ap4go ipfstest

同样,我又添加了一个包含 2 个文件的目录。现在,我需要使用 go-ipfs-api 获取 ipfs 中的总文件和目录。以下是我的代码:

package main

import (
        "fmt"
        "context"
        "os"
        "net/http"
        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
        "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
        "github.com/ipfs/go-ipfs-api"
)

var sh *shell.shell

func main() {
        sh := shell.newshell("localhost:5001")
        dir,err:=sh.filesls(context.todo(),"")
        if err != nil {
                fmt.fprintf(os.stderr, "error: %s", err)
                os.exit(1)
        }
        fmt.printf("dir are: %d", dir)

        pins,err:=sh.pins()
        if err != nil {
                fmt.fprintf(os.stderr, "error: %s", err)
                os.exit(1)
        }
        fmt.printf("pins are: %d", len(pins))
        dqfs_pincount.add(float64(len(pins)))
        prometheus.mustregister(dqfs_pincount)
        http.handle("/metrics", promhttp.handler())
        http.listenandserve(":8090", nil)
}

如果我运行此代码,我得到的输出为:

dir are: [824634392256] pins are: 18

当我添加文件时,固定文件会增加。但是这个输出 [824634392256] 是什么?为什么只有一个?

我尝试给出函数 dir,err:=sh.filesls(context.todo(),"/.ipfs") 的路径。我猜想文件和目录必须存储在 ~/.ipfs 中。但这会产生错误:

error: files/ls: file does not exist

如何获取ipfs的所有目录?我哪里弄错了?我应该证明什么路径作为参数?请帮忙指导。


解决方案


这里有一些东西需要解压。

您为什么使用 sudo?

ipfs 旨在以普通用户身份运行。通常,您不想以 root 身份运行它,而是运行相同的命令,只是不使用 sudo:

ipfs daemon
ipfs add -r /home/user/ipfstest
...

代码无法编译

让我们从代码开始,并确保其按预期工作,然后再继续,首先进行导入:

"github.com/ipfs/go-ipfs-api"

应该阅读:

shell "github.com/ipfs/go-ipfs-api"

否则代码将无法编译,因为您稍后在代码中使用了 shel​​l。

为什么 dir 会产生这样的输出?

接下来,让我们看看 dir 的用法。您正在存储 *[]mfslsentry (MfsLsEntry),它是一个指针切片。您使用字符串格式 %d 输出,这将是一个以 10 为基数的整数 (docs),因此“824634392256”只是切片第一个索引中 mfslsentry 对象的内存地址。

为什么 sh.filesls(context.todo(),"/.ipfs") 失败?

嗯,filesls 并不是查询您操作系统运行的常规文件系统,而是查询 MFS。虽然 mfs 存储在本地,但使用 add API 不会自动向您的 mfs 添加某些内容。不过,您可以在 add 之后使用 FilesCp 将 cid 添加到您的 mfs。

如何在 ipfs 上列出我的目录?

这是一个有点棘手的问题。 ipfs 上真正保留的唯一数据要么是固定的数据,要么是 mfs 中引用的数据。上面我们已经了解到 filesls 命令列出了 mfs 上的文件/目录。要列出递归引脚(目录),使用命令行非常简单:

ipfs pin ls -t recursive

对于 api,您首先要调用 Shell.Pins() 之类的内容,过滤出您想要的引脚(也许快速扫描,提取任何递归内容),然后使用 Shell.ObjectStat 或您喜欢的任何内容查询 cid。

如果使用引脚,请记住它不会感觉很像常规的可变文件系统,因为它不是。通过添加到 mfs 的 cid 进行导航要容易得多。这就是我建议您在 ipfs 上列出目录的方式。

以上就是《IPFS目录的数量》的详细内容,更多关于的资料请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:stackoverflow 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
AWS CDK ECS 任务定义的无角色任务AWS CDK ECS 任务定义的无角色任务
上一篇
AWS CDK ECS 任务定义的无角色任务
“‘非洲之王’传音 2023 年净利润达 55.03 亿元,同比增长超过120%”
下一篇
“‘非洲之王’传音 2023 年净利润达 55.03 亿元,同比增长超过120%”
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    286次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    340次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    339次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    305次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    126次使用