freembook的秒传码可以拆解成转存链接的url参数 找一个对一下

Freembook是一种云存储服务，用户可以在这个平台上上传和分享文件。其提供了一种秒传功能，当用户上传文件时，如果该文件已经在Freembook平台上存在，系统会自动识别并生成一个秒传码。用户再次上传同一文件时，只需提供该秒传码即可，无需再次上传，从而节省了时间和带宽。

而这个秒传码实际上可以拆解成转存链接的URL参数。具体而言，拆解后的URL类似于：https://www.freembook.com/file/file_id?action=download&filename=file_name&md5sum=file_md5。

其中，"file_id"代表文件在Freembook的唯一标识符，"file_name"代表文件名，"file_md5"代表文件的MD5校验码。这些参数在输入浏览器地址栏后，即可直接转存文件到本地。

总之，Freembook的秒传码在一定程度上增加了该平台的功能和用户体验，同时其拆解后的转存链接也节省了用户下载文件的时间和流量。

相关问题

把一个url拆解成origin、文件名、hash拆解成示例的格式。

好的，我可以回答这个问题。假设我们有以下的URL：

https://www.example.com/assets/styles.css?v=1234567890abcdef

我们可以将其拆分成以下几个部分：

- Origin：https://www.example.com
- 文件名：styles.css
- Hash：1234567890abcdef

其中，Origin是指该URL的源地址，包括协议、主机、端口等信息。文件名是指该URL所请求的文件的名称，包括扩展名。而Hash则是一种通过在文件名后面添加类似于?v=xxxxx的参数来进行缓存控制的方式，其中的xxxxx就是Hash值。

需要注意的是，不是所有URL都包含Hash值，而是根据具体的应用场景和需要来决定是否使用Hash值。同时，在实际的开发中，也可能会使用其他不同的参数名来表示Hash值。

dataframe 把每一行拆解成一个dataframe

如果你想把一个 DataFrame 中的每一行都拆解成一个独立的 DataFrame，可以使用 `groupby` 和 `apply` 方法。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建样例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，将每一行转换成一个 DataFrame
def row_to_df(row):
    return pd.DataFrame([row])

# 将每一行拆解成一个独立的 DataFrame
dfs = df.groupby(level=0).apply(row_to_df)

在这个示例中，我们首先定义了一个样例 DataFrame，然后定义了一个 `row_to_df` 函数，该函数的输入是一个行数据，输出是一个包含该行数据的单行 DataFrame。最后，我们使用 `groupby` 和 `apply` 方法将每一行都应用 `row_to_df` 函数，得到一个由多个单行 DataFrame 组成的 Series。