CFBestDomain 是一个自动优选 Cloudflare CDN IP 的工具，于当前网络下对 CDN 优选。该工具通过实时获取最佳的 Cloudflare CDN IP，并自动更新域名解析，帮助实现更快的加载速度和更低的延迟。

该项目使用 CloudflareSpeedTest 项目来进行 Cloudflare CDN IP 测速。

• 自动优选 Cloudflare CDN IP：根据网络状况自动选择最快的 Cloudflare CDN IP。
• DNS 解析：利用优选 IP 自动进行 DNS 解析，生成快速响应的域名。
• 易于配置：通过简单的配置文件即可设置定时任务，自动更新 CDN IP。
• 跨平台支持：支持 Windows、Linux 和 macOS 操作系统。

1. 克隆仓库： 首先，你需要将仓库克隆到本地：

   git clone https://github.com/XINMENG96/CFBestDomain.git
   cd CFBestDomain

2. 安装依赖： 使用 pip 安装项目的依赖：

   pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量： 在 .env 文件中设置任务的执行间隔时间，单位为分钟。例如，设置每隔 120 分钟执行一次：

   INTERVAL_MINUTES=120 
   

   设置定时执行间隔，单位为分钟 如果你不想设置定时任务，可以将 INTERVAL_MINUTES 设为 0 或注释掉该行。

4. 运行脚本： 执行 main.py 脚本来启动项目：

   python main.py

   默认情况下，项目会执行一次。如果你设置了定时任务，它将根据配置的间隔时间进行循环执行。

你也可以使用 Docker 来运行该项目。以下是使用 Docker 的步骤：

1. 构建 Docker 镜像：

   docker build -t cfbestdomain .

2. 运行 Docker 容器：

   docker run -d --name cfbestdomain -v $(pwd)/config:/app/config cfbestdomain

   这将启动一个 Docker 容器，并将本地的 config 目录挂载到容器内的 /app/config 目录。

3. 使用编译好的 Docker 镜像：

   你也可以使用已经编译好的 Docker 镜像来运行该项目：

   docker run -d \
     --name cfbestdomain \
     -v ./config:/app/config \
     -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
     xinmeng96/cfbestdomain:latest \
     python main.py

你也可以使用 Docker Compose 来管理和运行该项目。以下是使用 Docker Compose 的步骤：

1. 创建 docker-compose.yml 文件：

   在项目根目录下创建一个 docker-compose.yml 文件，并添加以下内容：

   version: '3'
   services:
     cfbestdomain:
       build: .
       volumes:
         - ./config:/app/config
       environment:
         - INTERVAL_MINUTES=120

   你也可以参考 docker-compose.yml 示例。

2. 启动服务：

   使用以下命令启动 Docker Compose 服务：

   docker-compose up -d

   这将构建并启动服务，并根据 docker-compose.yml 文件中的配置进行设置。

CFBestDomain/
├── config/               # 配置文件目录
│   └── config.yaml       # 配置文件示例
├── scripts/              # 脚本目录
│   └── update_ip.py      # 更新 IP 的脚本
├── tests/                # 测试目录
│   └── test_main.py      # 主脚本的测试文件
├── .env                  # 环境变量配置文件
├── Dockerfile            # Docker 配置文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── main.py               # 主脚本文件
└── requirements.txt      # 依赖包列表

• Python 3.x
• 所需的 Python 库可以通过 requirements.txt 安装。

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本项目采用 MIT License 开源。