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GITHUB · ANALIZADO

Radarr-Smart-Optimizer

Script Python para optimizar almacenamiento en Radarr buscando reemplazos más pequeños y seguros sin Docker. Modo dry-run por defecto.

Ficha actualizada 22 sept 2026, 15:26 · upstream 22 sept 2026, 1:36 · release v1.1.0

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Qué es Radarr-Smart-Optimizer

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Radarr-Smart-Optimizer es un script de automatización en Python diseñado para revisar la librería existente de Radarr y buscar reemplazos con menor tamaño que cumplan reglas de seguridad conservadoras. Opera principalmente en modo dry-run, nunca llamando a endpoints DELETE de Radarr ni controlando directamente al cliente de descarga; el propio Radarr gestiona la descarga e importación tras recibir una solicitud.

El script mantiene una cola persistente A-Z con cursor guardado entre ejecuciones y permite exclusiones específicas mediante un archivo de control compartido. Su política de reemplazo prioriza el ahorro de almacenamiento dentro de ventanas mínimas/máximas configurables, rechazando degradaciones de resolución o pérdida de rango dinámico (HDR/Dolby Vision).

Requiere Radarr con API v3 accesible, Python 3.8+ y un cliente de descarga configurado. No utiliza Docker ni llama a la API de Prowlarr, aunque es compatible con ella para gestión de indexadores. La seguridad se basa en variables de entorno para la clave API.

CASOS DE USO
  • Reducir el consumo de almacenamiento en librerías existentes sin perder calidad.
  • Ejecutar auditoría previa mediante modo dry-run antes de activar reemplazos reales.
  • Gestionar objetivos específicos por ID de película o mediante ejecución manual.
  • Mantener estado persistente de cola y ciclos de búsqueda entre ejecuciones.
PUNTOS DESTACADOS
  • Ejecución nativa en Python sin necesidad de contenedores Docker ni Dockerfile.
  • Modo dry-run por defecto que previene cambios destructivos hasta validación manual.
  • Política conservadora de rango dinámico que protege archivos HDR y Dolby Vision existentes.
  • Cola persistente A-Z con cursor guardado para evitar reescanados innecesarios.
PRECAUCIONES
  • Requiere configuración manual de variables de entorno como RADARR_KEY, sin autenticación integrada en el código fuente.
  • No controla directamente al cliente de descarga; depende de la acción posterior de Radarr tras recibir la solicitud.
  • Sin soporte nativo para despliegue en contenedores Docker o archivos docker-compose.
  • Necesita verificar manualmente los IDs de perfil (normal/UHD) en la instalación de Radarr antes del modo live.
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU1 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA1 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADlownivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Configurar RADARR_KEY mediante variable de entorno o archivo protegido, nunca en el código fuente. Ejecutar primero en modo dry-run para validar candidatos. Verificar que los IDs de perfil normal (4) y UHD (5) coincidan con la instalación local. Programar la ejecución live con cron o scheduler externo tras validación.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Python
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
7878
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

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