Mac OSX 책 하이라이트를 Obsidian Vault 또는 Markdown 파일로 내보내기
Readwise는 강력한 도구이지만 여러 플랫폼에 걸쳐 광범위하게 주석을 추가하는 사용자에게는 그 잠재력이 최대한 발휘됩니다. 나의 주요 사용 사례는 전자책 하이라이트와 메모를 Obsidian으로 가져오는 것이었습니다. 웹페이지에 주석을 달 때도 Orion 브라우저(Chrome 확장 프로그램 사용 가능)와 결합된 Obsidian Web Clipper가 이를 내 iPad에서도 Obsidian으로 직접 보냅니다.
이로 인해 구독 없이 하이라이트를 가져올 수 있는 방법을 찾게 되었습니다.
Readwise 하이라이트를 Obsidian으로 가져오기
Readwise의 반자동 하이라이트 검색은 Kindle 책으로 제한됩니다. 간단한 인앱 버튼으로 가져오기가 시작됩니다. Apple Books와 같은 다른 소스의 경우 수동 개입이 필요합니다. 앱 내에서 모든 하이라이트를 선택하고 Readwise에 이메일로 보냅니다.
Readwise Obsidian 플러그인은 이를 노트로 가져옵니다. 구성은 간단하고 효과적입니다.
그러나 Readwise의 가져오기 설정은 플러그인 자체 이상으로 확장됩니다. Readwise 웹사이트의 내보내기 구성 페이지에서는 추가 사용자 정의 기능을 제공합니다.
Obsidian 통합 카드를 사용하면 더욱 정교해질 수 있습니다.
기본 하이라이트 템플릿은 다음과 같은 메모를 생성합니다.
YAML 머리말을 추가하기 위해 "사용자 정의 형식 사용"을 사용하여 내보내기 템플릿을 사용자 정의하려고 했지만 결코 그렇게 하지 않았습니다. 템플릿의 유연성은 명백합니다.
eBook 하이라이트를 제한적으로 사용했기 때문에 구독이 필요 없는 대체 방법을 모색했습니다.
이메일로 전송된 전자책 하이라이트를 가져오기 위한 Obsidian 플러그인
저의 초기 접근 방식은 기존 Readwise 워크플로를 미러링하여 Gmail 가져오기를 처리하는 플러그인을 만드는 것이었습니다. 기능적이긴 하지만 번거롭고 다루기 힘든 것으로 나타났습니다. Gmail API는 커뮤니티 릴리스를 위한 전용 서비스가 필요했기 때문에 까다로웠습니다. 또한 이메일로 전송된 하이라이트는 제한된 메타데이터를 제공합니다.
그 후, 저는 macOS Books 앱이 비록 모호하긴 하지만 액세스 가능한 SQLite 데이터베이스에 강조 표시 및 메모 데이터를 저장한다는 사실을 발견했습니다. Calibre의 가져오기 메커니즘이 이를 보여줍니다. 나는 대부분의 eBook을 Books로 가져오고 Kindle(Readwise에서 활용하는 API가 있을 수 있음 - 다른 게시물의 주제)에서 많은 것을 구입하므로 스크립트와 잠재적인 Kindle API가 내 문제를 해결할 수 있습니다.
Python을 사용하여(또는 수동으로) Apple Books 하이라이트를 Obsidian으로 가져오기
제목에 Python이 언급되어 있지만 코딩 경험은 필요하지 않습니다. 아래 Python 스크립트는 Markdown 형식으로 하이라이트를 내보내는 데 독립적으로 작동합니다.
요구사항
- Obsidian Python Scripter 플러그인(커뮤니티 플러그인)
- 선택 사항: Python
ebooklib
라이브러리(향상된 메타데이터 및 표지 이미지용).
ebooklib
을 설치하려면(Python 라이브러리 설치에 익숙하지 않은 경우) 터미널을 사용하세요.
pip install ebooklib
Python OSX 도서 하이라이트 내보내기 스크립트
이 Python 스크립트를 osx_book_notes.py
:
import os import glob import sqlite3 import logging import sys from typing import List, Tuple, NamedTuple # ... (rest of the Python script remains the same) ...
Obsidian Vault의 YourVault/.obsidian/scripts/python/
폴더에 넣으세요. (.obsidian
폴더는 숨겨져 있습니다. 이를 표시하려면 Command Shift . 를 사용하세요. 필요한 경우 scripts
및 python
폴더를 생성하세요.)
Obsidian Python 스크립터 플러그인 구성
Python Scripter 플러그인을 활성화하세요. 설정에서 osx_book_notes.py
을 찾으세요. Vault 루트로 직접 가져오려면 변경이 필요하지 않습니다. 디렉터리를 지정하려면 "인수 추가" 버튼(Arg 3)을 사용하고 원하는 경로를 입력하세요.
가져오기 실행
하이라이트를 가져오려면 P 명령을 누르고 "Python"을 검색한 후 "Python Scripter: osx_book_notes.py 실행"을 선택하세요.
결과
예시 참고:
Future: 전용 흑요석 플러그인
저는 JavaScript와 Python에 모두 능숙하면서 Obsidian 플러그인 API 복잡성과 UI 디자인을 다루기 전에 데이터베이스 상호 작용의 프로토타입을 만들고 기능을 보장하기 위해 Python 스크립트를 우선시했습니다. Python 스크립트는 기대치를 초과하여 Readwise보다 더 많은 데이터를 추출했습니다.
향후 Obsidian 플러그인은 향상된 기능을 제공할 예정입니다.
- 마지막 하이라이트/접속 날짜를 기준으로 선택적으로 가져옵니다.
- 사용자 정의 가능한 YAML 머리말.
- 노트 맞춤설정을 위한 템플릿 구성
- 금고 열기 시 자동 동기화
이 Python 접근 방식은 MVP(최소 실행 가능 제품)를 제공합니다. 내 기본 Apple 계정에서 처음 실행하면 수많은 실수로 하이라이트가 드러났고 스크립트를 다시 실행하기 전에 Books 앱을 정리하라는 메시지가 표시되었습니다. 전용 플러그인은 다음을 통해 이 문제를 해결합니다.
- 메타데이터를 활용하여 최근 업데이트된 도서를 식별합니다.
- 기본 YAML 항목에 대한 옵션 제공(예:
reviewed: false
,#book/notes
태그). - 선택적 수입을 제공합니다.
현재 솔루션은 기능적인 해결 방법을 제공하지만 향후 플러그인은 더욱 세련되고 세련된 경험을 제공할 것입니다.
위 내용은 Mac OSX 책 하이라이트를 Obsidian Vault 또는 Markdown 파일로 내보내기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
