


Mengeksport Sorotan Buku Mac OSX ke dalam Bilik Kebal Obsidian atau Fail Markdown
Readwise ialah alat yang berkuasa, tetapi potensi penuhnya dibuka untuk pengguna yang membuat anotasi secara meluas merentas berbilang platform. Kes penggunaan utama saya ialah mengimport sorotan dan nota e-buku ke dalam Obsidian. Walaupun saya turut menganotasi halaman web, Obsidian Web Clipper, ditambah dengan penyemak imbas Orion (membenarkan penggunaan sambungan Chrome), menghantarnya terus kepada Obsidian, walaupun pada iPad saya.
Ini membawa saya mencari kaedah tanpa langganan untuk mengimport sorotan.
Mengimport Sorotan Readwise ke dalam Obsidian
Pendapatan serlahan separa automatik Readwise adalah terhad kepada buku Kindle; butang dalam apl mudah memulakan import. Untuk sumber lain seperti Apple Books, campur tangan manual diperlukan: pilih semua sorotan dalam apl dan e-melkannya ke Readwise.
Pemalam Readwise Obsidian kemudian mengimportnya sebagai nota. Konfigurasinya adalah mudah dan berkesan:
Walau bagaimanapun, tetapan import Readwise melangkaui pemalam itu sendiri. Halaman konfigurasi eksport di tapak web Readwise menawarkan penyesuaian tambahan:
Kad integrasi Obsidian membolehkan pemurnian lanjut:
Templat sorotan lalai menjana nota seperti ini:
Walaupun saya berhasrat untuk menyesuaikan templat eksport menggunakan "Gunakan Pemformatan Tersuai" untuk menambah frontmatter YAML, saya tidak pernah melakukannya. Fleksibiliti templat adalah jelas:
Memandangkan penggunaan terhad saya pada sorotan e-buku, saya meneroka kaedah bebas langganan alternatif.
Pemalam Obsidian untuk Mengimport Sorotan Ebook Bere-mel
Pendekatan awal saya melibatkan mencipta pemalam untuk mengendalikan import Gmail, mencerminkan aliran kerja Readwise saya yang sedia ada. Walaupun berfungsi, ia terbukti menyusahkan dan sukar digunakan. API Gmail terbukti mencabar, memerlukan perkhidmatan khusus untuk keluaran komuniti. Tambahan pula, sorotan melalui e-mel menyediakan metadata terhad.
Seterusnya, saya mendapati bahawa apl Buku macOS menyimpan menyerlahkan dan mencatat data dalam pangkalan data SQLite yang boleh diakses, walaupun tidak jelas. Mekanisme import Caliber menunjukkan ini. Memandangkan saya mengimport kebanyakan e-buku ke dalam Buku dan membeli banyak daripada Kindle (di mana API yang digunakan Secara Baca mungkin wujud – topik untuk siaran lain), skrip dan API Kindle yang berpotensi boleh menyelesaikan masalah saya.
Mengimport Sorotan Buku Apple ke dalam Obsidian dengan Python (atau Secara Manual)
Walaupun tajuknya menyebut Python, tiada pengalaman pengekodan diperlukan. Skrip Python di bawah juga berfungsi secara bebas untuk mengeksport sorotan dalam format Markdown.
Keperluan
- Pemalam Obsidian Python Scripter (pemalam komuniti).
- Pilihan: Python
ebooklib
perpustakaan (untuk metadata dipertingkatkan dan imej muka depan).
Untuk memasang ebooklib
(jika tidak biasa dengan pemasangan perpustakaan Python), gunakan Terminal anda:
pip install ebooklib
Skrip Eksport Sorotan Buku Python OSX
Muat turun skrip Python ini sebagai 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) ...
Letakkannya dalam folder YourVault/.obsidian/scripts/python/
bilik kebal Obsidian anda. (Folder .obsidian
disembunyikan; gunakan Command Shift . untuk mendedahkannya. Cipta folder scripts
dan python
jika perlu.)
Mengkonfigurasi Pemalam Skrip Obsidian Python
Dayakan pemalam Python Scripter. Dalam tetapannya, cari osx_book_notes.py
. Untuk import terus ke dalam akar peti besi anda, tiada perubahan diperlukan. Untuk menentukan direktori, gunakan butang "Tambah Argumen" (Arg 3) dan masukkan laluan yang dikehendaki.
Menjalankan Import
Untuk mengimport sorotan, tekan Command P, cari "Python", dan pilih "Python Scripter: Run osx_book_notes.py".
Keputusan
Contoh nota:
Masa Depan: Pemalam Obsidian Khusus
Walaupun mahir dalam kedua-dua JavaScript dan Python, saya mengutamakan skrip Python untuk membuat prototaip interaksi pangkalan data dan memastikan kefungsian sebelum menangani kerumitan API pemalam Obsidian dan reka bentuk UI. Skrip Python melebihi jangkaan, mengekstrak lebih banyak data daripada Readwise.
Pemalam Obsidian masa hadapan akan menawarkan ciri yang dipertingkatkan:
- Import terpilih berdasarkan tarikh sorotan/akses terakhir.
- Bahan hadapan YAML boleh disesuaikan.
- Konfigurasi templat untuk penyesuaian nota.
- Penyegerakan automatik pada pembukaan bilik kebal.
Pendekatan Python ini menyediakan Minimum Viable Product (MVP). Larian awal pada akaun Apple utama saya mendedahkan banyak sorotan tidak sengaja, mendorong pembersihan dalam apl Buku sebelum menjalankan semula skrip. Pemalam khusus akan menangani perkara ini dengan:
- Menggunakan metadata untuk mengenal pasti buku yang dikemas kini baru-baru ini.
- Menyediakan pilihan untuk entri YAML lalai (cth.,
reviewed: false
,#book/notes
teg). - Menawarkan import terpilih.
Penyelesaian semasa menawarkan penyelesaian yang berfungsi, manakala pemalam akan datang akan memberikan pengalaman yang lebih digilap dan halus.
Atas ialah kandungan terperinci Mengeksport Sorotan Buku Mac OSX ke dalam Bilik Kebal Obsidian atau Fail Markdown. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
