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# 通过文件系统 API 与 Hub 交互

除了 [`HfApi`]，`huggingface_hub` 库还提供了 [`HfFileSystem`]，这是一个符合 [fsspec](https://filesystem-spec.readthedocs.io/en/latest/) 规范的 Python 文件接口，用于与 Hugging Face Hub 交互。[`HfFileSystem`] 基于 [`HfApi`] 构建，提供了典型的文件系统操作，如 `cp`、`mv`、`ls`、`du`、`glob`、`get_file` 和 `put_file`。

> [!WARNING]
> [`HfFileSystem`] 提供了 fsspec 兼容性，这对于需要它的库（例如，直接使用 `pandas` 读取 Hugging Face 数据集）非常有用。然而，由于这种兼容性层，会引入额外的开销。为了更好的性能和可靠性，建议尽可能使用 [`HfApi`] 方法。

## 使用方法

```python
>>> from huggingface_hub import hffs

>>> # 列出目录中的所有文件
>>> hffs.ls("datasets/my-username/my-dataset-repo/data", detail=False)
['datasets/my-username/my-dataset-repo/data/train.csv', 'datasets/my-username/my-dataset-repo/data/test.csv']

>>> # 列出仓库中的所有 ".csv" 文件
>>> hffs.glob("datasets/my-username/my-dataset-repo/**/*.csv")
['datasets/my-username/my-dataset-repo/data/train.csv', 'datasets/my-username/my-dataset-repo/data/test.csv']

>>> # 读取远程文件
>>> with hffs.open("datasets/my-username/my-dataset-repo/data/train.csv", "r") as f:
...     train_data = f.readlines()

>>> # 远程文件内容读取为字符串
>>> train_data = hffs.read_text("datasets/my-username/my-dataset-repo/data/train.csv", revision="dev")

>>> # 写入远程文件
>>> with hffs.open("datasets/my-username/my-dataset-repo/data/validation.csv", "w") as f:
...     f.write("text,label")
...     f.write("Fantastic movie!,good")
```

可以传递可选的 `revision` 参数，以从特定提交（如分支、标签名或提交哈希）运行操作。

与 Python 内置的 `open` 不同，`fsspec` 的 `open` 默认是二进制模式 `"rb"`。这意味着您必须明确设置模式为 `"r"` 以读取文本模式，或 `"w"` 以写入文本模式。目前不支持追加到文件（模式 `"a"` 和 `"ab"`）

## 集成

[`HfFileSystem`] 可以与任何集成了 `fsspec` 的库一起使用，前提是 URL 遵循以下格式：

```
hf://[<repo_type_prefix>]<repo_id>[@<revision>]/<path/in/repo>
```

<div class="flex justify-center">
<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/huggingface_hub/hf_urls.png"/>
</div>

对于数据集，`repo_type_prefix` 为 `datasets/`，对于Space，`repo_type_prefix`为 `spaces/`，模型不需要在 URL 中使用这样的前缀。

以下是一些 [`HfFileSystem`] 简化与 Hub 交互的有趣集成：

* 从 Hub 仓库读取/写入 [Pandas](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/io.html#reading-writing-remote-files) DataFrame ：

  ```python
  >>> import pandas as pd

  >>> # 将远程 CSV 文件读取到 DataFrame
  >>> df = pd.read_csv("hf://datasets/my-username/my-dataset-repo/train.csv")

  >>> # 将 DataFrame 写入远程 CSV 文件
  >>> df.to_csv("hf://datasets/my-username/my-dataset-repo/test.csv")
  ```

同样的工作流程也适用于 [Dask](https://docs.dask.org/en/stable/how-to/connect-to-remote-data.html) 和 [Polars](https://pola-rs.github.io/polars/py-polars/html/reference/io.html) DataFrames.

* 使用 [DuckDB](https://duckdb.org/docs/guides/python/filesystems) 查询(远程)Hub文件：

  ```python
  >>> from huggingface_hub import HfFileSystem
  >>> import duckdb

  >>> fs = HfFileSystem()
  >>> duckdb.register_filesystem(fs)
  >>> # 查询远程文件并将结果返回为 DataFrame
  >>> fs_query_file = "hf://datasets/my-username/my-dataset-repo/data_dir/data.parquet"
  >>> df = duckdb.query(f"SELECT * FROM '{fs_query_file}' LIMIT 10").df()
  ```

* 使用 [Zarr](https://zarr.readthedocs.io/en/stable/tutorial.html#io-with-fsspec) 将 Hub 作为数组存储：

  ```python
  >>> import numpy as np
  >>> import zarr

  >>> embeddings = np.random.randn(50000, 1000).astype("float32")

  >>> # 将数组写入仓库
  >>> with zarr.open_group("hf://my-username/my-model-repo/array-store", mode="w") as root:
  ...    foo = root.create_group("embeddings")
  ...    foobar = foo.zeros('experiment_0', shape=(50000, 1000), chunks=(10000, 1000), dtype='f4')
  ...    foobar[:] = embeddings

  >>> # 从仓库读取数组
  >>> with zarr.open_group("hf://my-username/my-model-repo/array-store", mode="r") as root:
  ...    first_row = root["embeddings/experiment_0"][0]
  ```

## 认证

在许多情况下，您必须登录 Hugging Face 账户才能与 Hub 交互。请参阅文档的[认证](../quick-start#authentication) 部分，了解有关 Hub 上认证方法的更多信息。

也可以通过将您的 token 作为参数传递给 [`HfFileSystem`] 以编程方式登录：

```python
>>> from huggingface_hub import HfFileSystem
>>> hffs = HfFileSystem(token=token)
```

如果您以这种方式登录，请注意在共享源代码时不要意外泄露令牌！ 
