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20 KiB
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// Package organize 是"整理"这一步的总指挥，负责把一批文件分门别类、搬到该去的地方。
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//
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// 整理一辆快递车的过程可以这样理解：
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// 1. 探测（并行）：每个文件先做"体检"——是图片还是视频？多大？什么分辨率？会不会是重复的？
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// 2. 归类（串行）：根据体检结果，决定这个文件该进哪个分类目录，或者直接判为重复/异常/忽略
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// 3. 移动（并行）：把每个分类目录攒齐的文件，批量搬进对应的文件夹，并把"搬去哪了"记进数据库
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//
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// 为什么探测要并行、归类要串行？
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// - 探测很慢（读文件、算 MD5、调 ffprobe），多个一起干能明显提速；
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// - 归类要看"前面有没有见过同样的文件"（去重判断），必须按顺序一个个来，否则会乱。
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package organize
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import (
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"fmt"
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"os"
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"path/filepath"
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"strings"
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"sync"
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"sync/atomic"
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"kenaito-media-picker/internal/classify"
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"kenaito-media-picker/internal/config"
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"kenaito-media-picker/internal/digest"
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"kenaito-media-picker/internal/mover"
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"kenaito-media-picker/internal/probe"
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"kenaito-media-picker/internal/scanner"
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"kenaito-media-picker/internal/store"
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)
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// ============================ 阶段与目录命名 ============================
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// 整理内部的两个阶段名，上报进度时用，供上层（service）区分显示。
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const (
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PhaseImages = "images" // 正在处理图片
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PhaseMedia = "media" // 正在处理视频/音频
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PhaseMove = "move" // 正在移动文件
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)
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// 特殊归类目录的名字（都是大白话，用户一眼能看懂）。
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const (
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dirImagePSD = "图片_PSD" // 没做任何处理，原样收走的 PSD 设计稿
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dirImageErr = "图片_读取异常" // 打不开、读不出信息的图片
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dirImageIgnored = "图片_已忽略" // 不支持的图片格式，原样收走但不做处理
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dirVideoErr = "视频_读取异常" // 打不开、读不出信息的视频
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dirVideoIgnored = "视频_已忽略" // 不支持的视频格式，原样收走
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dirAudio = "音频" // 音频统一放这一个文件夹
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)
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// ============================ 整理器主体 ============================
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// Organizer 整理器。它的工作方式：
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// - 先把文件按"目标目录"分堆攒起来（buckets），
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// - 攒完后统一创建目录、批量搬文件。
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//
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// 这样设计是为了避免"边分类边搬"导致目录反复开关、文件搬来搬去，效率更高。
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type Organizer struct {
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pickerDir string // 整理后的文件都放到这个根目录下
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ffprobePath string // ffprobe 程序路径；为空表示没有可用解码器
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ffmpegPath string // ffmpeg 程序路径；为空表示没有转正 EXIF 旋转图片的能力
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store *store.Store // 数据库；为 nil 表示不记录媒体信息
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mover *mover.Mover // 负责实际搬文件的家伙
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buckets map[string][]string // 目标目录 → 里面该放哪些文件（只记源路径）
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order []string // 目标目录的先后顺序（保证输出稳定、不来回跳）
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onProgress func(phase string, done, total int)
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pending []*store.MediaInfo // 待写入数据库的媒体记录（攒一批再批量写）
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}
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// New 创建整理器。store 可以为 nil——数据库打不开时，整理照常进行，只是不记入库信息。
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func New(pickerDir, ffprobePath, ffmpegPath string, st *store.Store) *Organizer {
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return &Organizer{
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pickerDir: pickerDir,
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ffprobePath: ffprobePath,
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ffmpegPath: ffmpegPath,
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store: st,
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mover: &mover.Mover{},
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buckets: make(map[string][]string),
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}
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||
}
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// SetProgress 设置进度回调。回调参数：
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// - phase：当前在干哪一步（PhaseImages / PhaseMedia / PhaseMove）
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// - done / total：这一步已完成数和总数
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func (o *Organizer) SetProgress(fn func(phase string, done, total int)) {
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o.onProgress = fn
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}
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// report 上报进度。total 为 0 表示这一步没活干，就不用报了。
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func (o *Organizer) report(phase string, done, total int) {
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if o.onProgress != nil && total > 0 {
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o.onProgress(phase, done, total)
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}
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}
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// ============================ 并行小工具 ============================
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// workerCount 并行探测的工人数：默认 4 个（配置 organize.workers 可调，0 表示用满 CPU）。
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// 多核机器并行探测能明显提速；但并发太大会吃满 CPU，给个配置让用户自行权衡。
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func workerCount() int {
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return config.WorkerCount()
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}
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// runParallel 用固定数量的工人并行处理一批东西，结果按原来的顺序放回。
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//
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// 通俗理解：一条流水线有 N 个工人，每个工人从传送带上拿一个活干完，
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// 干完把结果按编号放回架子上（results[i] 对应 items[i] 的结果）。
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// onProgress 每干完一个活就报一次数（已完成几个），线程安全、只会涨不会退。
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func runParallel[T any, R any](items []T, fn func(T) R, onProgress func(done int)) []R {
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results := make([]R, len(items))
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if len(items) == 0 {
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return results
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}
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workers := workerCount()
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if workers > len(items) {
|
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workers = len(items)
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}
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var wg sync.WaitGroup
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var doneCount int32
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jobs := make(chan int)
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for w := 0; w < workers; w++ {
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wg.Add(1)
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go func() {
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defer wg.Done()
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for i := range jobs {
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results[i] = fn(items[i])
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if onProgress != nil {
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onProgress(int(atomic.AddInt32(&doneCount, 1)))
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}
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}
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||
}()
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}
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for i := range items {
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jobs <- i
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}
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close(jobs)
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wg.Wait()
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return results
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}
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// ============================ 分类与入库小工具 ============================
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// add 把一个文件记到某个目标目录的名下（先攒着，最后统一搬）。
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func (o *Organizer) add(f scanner.File, subDir string) {
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dir := filepath.Join(o.pickerDir, subDir)
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if _, ok := o.buckets[dir]; !ok {
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o.order = append(o.order, dir)
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}
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||
o.buckets[dir] = append(o.buckets[dir], f.Path)
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||
}
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// calcFileInfo 读取文件大小并算 MD5（文件的"身份证号"）。
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//
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// 大文件算全量 MD5 很费时间，所以先用"指纹"（文件大小 + 头尾各 256KB 的 MD5）
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||
// 去数据库里找找看有没有同款——有的话直接借它的 MD5 用，省得再全量算一遍。
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||
// store 为 nil 时直接返回空，因为没有数据库可查，也不需要去重/入库。
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||
func (o *Organizer) calcFileInfo(f scanner.File) (md5Str, headMd5, tailMd5 string, size int64) {
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||
if o.store == nil {
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return "", "", "", 0
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}
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||
st, err := os.Stat(f.Path)
|
||
if err != nil {
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||
fmt.Printf("=== 读取文件信息失败: %s, 错误: %v\n", f.Path, err)
|
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return "", "", "", 0
|
||
}
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||
size = st.Size()
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||
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||
if size > digest.FingerprintThreshold {
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||
if head, tail, ferr := digest.CalcFileFingerprint(f.Path, size); ferr == nil {
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||
headMd5, tailMd5 = head, tail
|
||
if existing, ok := o.store.FindMediaByFingerprint(size, head, tail); ok && existing.FileMd5 != "" {
|
||
md5Str = existing.FileMd5 // 指纹命中，复用已入库的 MD5，跳过全量计算
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||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
if md5Str == "" {
|
||
if md5Str, err = digest.CalcFileMd5(f.Path); err != nil {
|
||
fmt.Printf("=== 计算MD5失败: %s, 错误: %v\n", f.Path, err)
|
||
return "", "", "", size
|
||
}
|
||
}
|
||
return md5Str, headMd5, tailMd5, size
|
||
}
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||
|
||
// isDuplicate 判断一个文件是不是"同一个文件又出现了一次"。
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||
//
|
||
// 判据：数据库里已经有一条记录，**MD5 相同、源路径也相同**。
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||
// 只有这种情况才认为是"同一个文件被重复扫到"，直接忽略：不动它、不记录、不搬走。
|
||
//
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||
// 特别注意：MD5 一样但**路径不一样**，那是另一个文件（碰巧内容一样），
|
||
// 不算重复，照样要搬进媒体库。
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func (o *Organizer) isDuplicate(md5Str, path string) bool {
|
||
if md5Str == "" {
|
||
return false
|
||
}
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||
if o.store == nil {
|
||
return false
|
||
}
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||
existing, ok := o.store.FindMediaByMd5(md5Str)
|
||
if !ok {
|
||
return false
|
||
}
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||
return existing.FilePath == path
|
||
}
|
||
|
||
// record 把一份媒体信息记到"待入库"缓冲里（先攒着，最后统一批量写库）。
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||
func (o *Organizer) record(f scanner.File, mediaType string, res *probe.ProbeResult, md5Str, headMd5, tailMd5 string, size int64) {
|
||
if o.store == nil || md5Str == "" {
|
||
return
|
||
}
|
||
o.pending = append(o.pending, buildMediaInfo(f, mediaType, res, md5Str, headMd5, tailMd5, size))
|
||
}
|
||
|
||
// buildMediaInfo 把探测结果整理成一条要入库的记录。
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||
func buildMediaInfo(f scanner.File, mediaType string, res *probe.ProbeResult, md5Str, headMd5, tailMd5 string, size int64) *store.MediaInfo {
|
||
// 视频记视频编码，音频记音频编码
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codec := res.VideoCodec
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if mediaType == "audio" {
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||
codec = res.AudioCodec
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}
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||
// 格式名：ffprobe 没读出来就用扩展名顶替（去掉前面的点）
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format := res.Format
|
||
if format == "" && f.Ext != "" {
|
||
format = strings.TrimPrefix(f.Ext, ".")
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||
}
|
||
return &store.MediaInfo{
|
||
FileMd5: md5Str,
|
||
FilePath: f.Path,
|
||
FileName: f.Name,
|
||
FileExt: f.Ext,
|
||
FileSize: size,
|
||
MimeType: f.Mime,
|
||
MediaType: mediaType,
|
||
Width: res.Width,
|
||
Height: res.Height,
|
||
Duration: res.Duration,
|
||
Codec: codec,
|
||
Format: format,
|
||
RawInfo: res.RawJSON,
|
||
HeadMd5: headMd5,
|
||
TailMd5: tailMd5,
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// flushRecords 把缓冲的媒体记录批量写进数据库（一次事务，快得多）。
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||
func (o *Organizer) flushRecords() {
|
||
if o.store == nil {
|
||
return
|
||
}
|
||
if len(o.pending) > 0 {
|
||
if err := o.store.SaveMediaBatch(o.pending); err != nil {
|
||
fmt.Printf("=== 批量保存媒体信息失败: %v\n", err)
|
||
}
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||
o.pending = nil
|
||
}
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||
}
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// ============================ 图片整理 ============================
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// imageProbeResult 是"给一张图片做完体检"的结论，体检在并行阶段完成，
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||
// 后面的归类（判断重复、分目录）在串行阶段根据这个结论来定。
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type imageProbeResult struct {
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||
// 下面几个是"体检结论"，最多只有一个为 true：
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psd bool // 是 PSD 设计稿，不做处理原样收走
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||
unsupported bool // 不支持的格式，归入"已忽略"
|
||
probeErr bool // 体检失败（打不开/读不出），归入"读取异常"
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||
res *probe.ProbeResult // 体检出的尺寸等信息（体检成功时才有）
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md5Str string // 文件 MD5
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headMd5 string // 文件头采样 MD5（大文件指纹）
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tailMd5 string // 文件尾采样 MD5
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size int64 // 文件大小
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darkScore float64 // 暗色像素占比（用于亮度分类）
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lightScore float64 // 亮色像素占比
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}
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// probeImage 给一张图片做体检（并行阶段执行）：探测尺寸 + 算 MD5 + 分析明暗。
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// 注意：这里不能碰 o.buckets 之类的共享可变状态，因为多个工人同时跑；
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// 只读数据库（查指纹），这是安全的。
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func (o *Organizer) probeImage(f scanner.File) imageProbeResult {
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||
r := imageProbeResult{}
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||
// PSD/PSB 设计稿不体检，直接标记"原样收走"
|
||
if strings.EqualFold(f.Ext, ".psd") || strings.EqualFold(f.Ext, ".psb") {
|
||
r.psd = true
|
||
return r
|
||
}
|
||
// 格式不认识，又没有 ffprobe 兜底 → 标记"忽略"
|
||
if !probe.IsSupportImage(f.Ext) && o.ffprobePath == "" {
|
||
r.unsupported = true
|
||
return r
|
||
}
|
||
// 探测尺寸
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||
res, err := probe.ProbeImage(f.Path, o.ffprobePath)
|
||
if err != nil {
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||
r.probeErr = true
|
||
return r
|
||
}
|
||
r.res = res
|
||
// 先处理 EXIF 旋转：带旋转标记的图，要么用 ffmpeg 把像素转正（文件变了），
|
||
// 要么退而求其次按"显示方向"归类（宽高对调）。
|
||
// 必须在算 MD5 / 分析明暗之前做——转正会改文件内容，得让 MD5 对得上最终文件。
|
||
o.correctImageRotation(f, r.res)
|
||
// 算 MD5（顺便拿指纹，可能省掉全量计算）
|
||
r.md5Str, r.headMd5, r.tailMd5, r.size = o.calcFileInfo(f)
|
||
// 分析明暗（GIF 不做，动画图逐帧分析没意义）
|
||
if !strings.EqualFold(f.Ext, ".gif") {
|
||
dark, light, berr := probe.AnalyzeBrightness(f.Path)
|
||
if berr != nil {
|
||
fmt.Printf("=== 明暗分析失败(按中性mid归类): %s \n", f.Path)
|
||
} else {
|
||
r.darkScore, r.lightScore = dark, light
|
||
}
|
||
}
|
||
return r
|
||
}
|
||
|
||
// correctImageRotation 处理图片的 EXIF 旋转标记，保证分类方向正确。
|
||
//
|
||
// 手机/相机竖拍的图，文件里常横着存像素、再打一个 EXIF 旋转标记（Orientation=5~8），
|
||
// 查看器会自动转正显示，但我们读到的宽高是"横着存"的，会把竖图错判成横图。
|
||
//
|
||
// 两种处理方式（按优先级）：
|
||
// 1. 配置了 ffmpeg 且允许转正：用 ffmpeg 把像素真正转正（烧进旋转），文件内容会变；
|
||
// 2. 没有 ffmpeg：不改文件，只把宽高对调，按"显示方向"归类。
|
||
//
|
||
// 只有方向 5/6/7/8（90°/270° 旋转）才需要宽高对调；2/3/4 是镜像或 180°，横竖不变。
|
||
func (o *Organizer) correctImageRotation(f scanner.File, res *probe.ProbeResult) {
|
||
ori := probe.ReadExifOrientation(f.Path)
|
||
if ori == 0 {
|
||
return // 没有旋转标记，不用管
|
||
}
|
||
// 有 ffmpeg 且允许转正：真把图转过来
|
||
if o.ffmpegPath != "" {
|
||
if err := probe.RotateImage(o.ffmpegPath, f.Path); err != nil {
|
||
fmt.Printf("=== 图片转正失败(按显示方向归类): %s, 错误: %v \n", f.Path, err)
|
||
} else {
|
||
// 转正后文件变了，重新读一遍尺寸，保证分类和实际文件一致
|
||
if res2, err := probe.ProbeImage(f.Path, o.ffprobePath); err == nil {
|
||
res.Width, res.Height = res2.Width, res2.Height
|
||
}
|
||
fmt.Printf("=== 已转正图片: %s (Orientation=%d)\n", f.Path, ori)
|
||
return
|
||
}
|
||
}
|
||
// 没有 ffmpeg（或转正失败）：退而求其次，按显示方向对调宽高归类
|
||
if probe.NeedsDimensionSwap(ori) {
|
||
res.Width, res.Height = res.Height, res.Width
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// ProcessImages 处理全部图片：先并行体检，再按顺序一个个归类。
|
||
func (o *Organizer) ProcessImages(images []scanner.File) {
|
||
// 统计结果，最后打一行总结给用户看
|
||
success, fail, ignore, dup := 0, 0, 0, 0
|
||
total := len(images)
|
||
results := runParallel(images, o.probeImage, func(done int) {
|
||
o.report(PhaseImages, done, total)
|
||
})
|
||
for i, r := range results {
|
||
f := images[i]
|
||
switch {
|
||
case r.psd:
|
||
// PSD 设计稿：不做处理，原样收进「图片_PSD」
|
||
o.add(f, dirImagePSD)
|
||
success++
|
||
case r.unsupported:
|
||
// 不支持的格式：原样收进「图片_已忽略」
|
||
o.add(f, dirImageIgnored)
|
||
ignore++
|
||
case r.probeErr:
|
||
// 体检失败：收进「图片_读取异常」
|
||
o.add(f, dirImageErr)
|
||
fail++
|
||
fmt.Printf("=== 异常图片: %s \n", f.Path)
|
||
case o.isDuplicate(r.md5Str, f.Path):
|
||
// 同一个文件又出现一次：直接忽略，不动它、不记录
|
||
dup++
|
||
fmt.Printf("=== 重复图片(同路径), 忽略: %s \n", f.Path)
|
||
default:
|
||
// 正常图片：按分辨率/方向/明暗归入对应的分类目录
|
||
o.record(f, "image", r.res, r.md5Str, r.headMd5, r.tailMd5, r.size)
|
||
o.add(f, classify.ImageDir(f.Ext, r.res.Width, r.res.Height, r.darkScore, r.lightScore))
|
||
success++
|
||
}
|
||
}
|
||
fmt.Printf("=== 图片处理完毕，成功: %d, 读取异常: %d, 忽略: %d, 重复: %d \n\n", success, fail, ignore, dup)
|
||
}
|
||
|
||
// ============================ 视频/音频整理 ============================
|
||
|
||
// mediaProbeResult 是"给一个视频/音频做完体检"的结论（并行阶段产出）。
|
||
type mediaProbeResult struct {
|
||
res *probe.ProbeResult // 体检结果（ffprobe 读出的信息）
|
||
err error // 体检失败的原因
|
||
md5 string // 文件 MD5
|
||
head string // 文件头采样 MD5
|
||
tail string // 文件尾采样 MD5
|
||
size int64 // 文件大小
|
||
}
|
||
|
||
// probeMedia 给一个媒体文件做体检（并行阶段执行）：调 ffprobe 读信息 + 算 MD5。
|
||
// 不访问任何共享可变状态，多个工人可以同时跑。
|
||
func (o *Organizer) probeMedia(f scanner.File) mediaProbeResult {
|
||
res, err := probe.ProbeMediaFile(o.ffprobePath, f.Path)
|
||
if err != nil {
|
||
return mediaProbeResult{err: err}
|
||
}
|
||
// 既没有视频流也没有音频流：说明根本不是媒体，不用算 MD5 了
|
||
if !res.HasVideo && !res.HasAudio {
|
||
return mediaProbeResult{res: res}
|
||
}
|
||
md5, head, tail, size := o.calcFileInfo(f)
|
||
return mediaProbeResult{res: res, md5: md5, head: head, tail: tail, size: size}
|
||
}
|
||
|
||
// ProcessMedia 处理全部媒体候选：先并行体检，再按顺序一个个归类。
|
||
//
|
||
// 特别说明：文件虽然进了"媒体候选"名单，但很多其实是"不知道是什么"的文件
|
||
// （比如扩展名被改过、或者 MIME 没认出来）。ffprobe 一探便知真假——
|
||
// 探出有视频/音频流的就是真媒体，探不出来的就看它的 MIME 是不是明确标注了媒体类型。
|
||
func (o *Organizer) ProcessMedia(media []scanner.File) {
|
||
video, audio, fail, ignore, dup := 0, 0, 0, 0, 0
|
||
total := len(media)
|
||
results := runParallel(media, o.probeMedia, func(done int) {
|
||
o.report(PhaseMedia, done, total)
|
||
})
|
||
for i, r := range results {
|
||
f := media[i]
|
||
// ---------- 体检失败 ----------
|
||
if r.err != nil {
|
||
// 只有 MIME 明确说是视频/音频的才收进"异常/忽略"目录；
|
||
// 完全没头绪的文件（MIME 为空或 octet-stream）原地不管，不搬走
|
||
if strings.HasPrefix(f.Mime, "video/") {
|
||
fail++
|
||
o.add(f, dirVideoErr)
|
||
fmt.Printf("=== 异常视频: %s \n", f.Path)
|
||
} else if scanner.IsExplicitMediaMime(f.Mime) {
|
||
ignore++
|
||
o.add(f, dirVideoIgnored)
|
||
} else {
|
||
ignore++
|
||
fmt.Printf("=== 无法确认的非媒体文件, 原地忽略: %s \n", f.Path)
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}
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continue
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}
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// ---------- 体检成功：看它到底是什么 ----------
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switch {
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case r.res.HasVideo:
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// 有视频流 → 视频
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if o.isDuplicate(r.md5, f.Path) {
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||
// 同一个文件又出现一次：直接忽略，不动它、不记录
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dup++
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fmt.Printf("=== 重复媒体(同路径), 忽略: %s \n", f.Path)
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continue
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}
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video++
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o.record(f, "video", r.res, r.md5, r.head, r.tail, r.size)
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o.add(f, classify.VideoDir(f.Ext, r.res.Width, r.res.Height))
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||
case r.res.HasAudio:
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||
// 有音频流 → 音频
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||
if o.isDuplicate(r.md5, f.Path) {
|
||
// 同一个文件又出现一次：直接忽略，不动它、不记录
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||
dup++
|
||
fmt.Printf("=== 重复媒体(同路径), 忽略: %s \n", f.Path)
|
||
continue
|
||
}
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||
audio++
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||
o.record(f, "audio", r.res, r.md5, r.head, r.tail, r.size)
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||
o.add(f, dirAudio)
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default:
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// 没有视频流也没有音频流 → 假媒体。
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// MIME 明确标注是媒体的，收进「已忽略」；否则原地不动。
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if scanner.IsExplicitMediaMime(f.Mime) {
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ignore++
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o.add(f, dirVideoIgnored)
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} else {
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ignore++
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||
fmt.Printf("=== 无法确认的非媒体文件, 原地忽略: %s \n", f.Path)
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||
}
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||
}
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||
}
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fmt.Printf("=== 媒体处理完毕，视频: %d, 音频: %d, 读取异常: %d, 忽略: %d, 重复: %d \n\n", video, audio, fail, ignore, dup)
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}
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// ============================ 移动（最后一步） ============================
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// Flush 收尾两步：
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// 1. 把之前攒的媒体记录一次性写进数据库；
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// 2. 把每个分类目录攒的文件**全局并行**搬过去（所有目录的文件一起搬）。
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// 不需要记录每个文件搬去哪了——文件就在分类目录里，一眼能看到。
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func (o *Organizer) Flush() {
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o.flushRecords()
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// 把 buckets 里所有文件拼成一张"搬运清单"
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jobs := make([]mover.MoveJob, 0)
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for _, dir := range o.order {
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for _, src := range o.buckets[dir] {
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jobs = append(jobs, mover.MoveJob{Source: src, TargetDir: dir})
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}
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}
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// 全局并行搬完：不管文件分散在几个目录，所有文件同时开搬。
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// onProgress 收到的是全局累计已搬数，正好和总数对得上。
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o.mover.MoveAll(jobs, func(done int) {
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o.report(PhaseMove, done, len(jobs))
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})
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}
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