Readwise は強力なツールですが、その可能性を最大限に発揮できるのは、複数のプラットフォームにわたって広範囲に注釈を付けるユーザーです。 私の主な使用例は、電子ブックのハイライトとメモを Obsidian にインポートすることでした。私も Web ページに注釈を付けていますが、Obsidian Web Clipper を Orion ブラウザー (Chrome 拡張機能の使用を可能にする) と組み合わせると、iPad 上でもこれらを Obsidian に直接送信します。
これにより、サブスクリプションなしでハイライトをインポートする方法を探すことになりました。
Readwise ハイライトを Obsidian にインポートする
Readwise の半自動ハイライト検索は Kindle 本に限定されています。シンプルなアプリ内ボタンでインポートを開始します。 Apple Books などの他のソースの場合は、手動による介入が必要です。アプリ内のハイライトをすべて選択し、Readwise にメールで送信してください。
Readwise Obsidian プラグインは、これらをノートとしてインポートします。 その構成は簡単かつ効果的です:
ただし、Readwise のインポート設定はプラグイン自体を超えて拡張されます。 Readwise Web サイトのエクスポート設定ページでは、追加のカスタマイズが可能です:
Obsidian 統合カードを使用すると、さらに改良することができます:
デフォルトのハイライト テンプレートは次のようなメモを生成します:
「カスタム書式設定を使用」を使用してエクスポート テンプレートをカスタマイズして YAML フロントマッターを追加するつもりでしたが、実行しませんでした。テンプレートの柔軟性は明らかです:
電子書籍のハイライトの使用が限られていることを考慮して、定期購読を必要としない別の方法を検討しました。
メールで送信された電子ブックのハイライトをインポートするための Obsidian プラグイン
私の最初のアプローチは、既存の Readwise ワークフローをミラーリングして、Gmail インポートを処理するプラグインを作成することでした。機能的ではありましたが、扱いにくく扱いにくいことが判明しました。 Gmail API は困難であることが判明し、コミュニティ リリースには専用のサービスが必要でした。さらに、電子メールで送信されたハイライトでは限定的なメタデータが提供されます。
その後、macOS ブック アプリがハイライトとメモのデータを、わかりにくいとはいえアクセス可能な SQLite データベースに保存していることを発見しました。 Calibre のインポート メカニズムはこれを示しています。 私はほとんどの電子書籍を Books にインポートし、多くの電子書籍を Kindle から購入しているため (Readwise で使用される API が存在する可能性があります。これについては別の投稿で説明します)、スクリプトと潜在的な Kindle API が私の問題を解決できる可能性があります。
Python を使用して (または手動で) Apple Books のハイライトを Obsidian にインポートする
タイトルでは Python について言及していますが、コーディング経験は必要ありません。以下の Python スクリプトも、マークダウン形式でハイライトをエクスポートするために独立して機能します。
要件
- Obsidian Python Scripter プラグイン (コミュニティ プラグイン)。
- オプション: Python
ebooklib
ライブラリ (拡張メタデータとカバー画像用)。
ebooklib
をインストールするには (Python ライブラリのインストールに慣れていない場合)、ターミナルを使用します:
pip install ebooklib
Python OSX ブック ハイライト エクスポート スクリプト
この Python スクリプトを osx_book_notes.py
としてダウンロードします:
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 Vault の YourVault/.obsidian/scripts/python/
フォルダーに置きます。 (.obsidian
フォルダーは非表示になっています。Command Shift . を使用して表示します。必要に応じて、scripts
フォルダーと python
フォルダーを作成します。)
Obsidian Python Scripter プラグインの構成
Python Scripter プラグインを有効にします。設定で osx_book_notes.py
を見つけます。 Vault のルートに直接インポートする場合、変更は必要ありません。ディレクトリを指定するには、「引数の追加」ボタン (引数 3) を使用して、目的のパスを入力します。
インポートの実行
ハイライトをインポートするには、Command P を押して「Python」を検索し、「Python Scripter: Run osx_book_notes.py」を選択します。
結果
メモの例:
将来: 専用の黒曜石プラグイン
私は JavaScript と Python の両方に堪能でしたが、Obsidian プラグイン API の複雑さと UI デザインに取り組む前に、データベース インタラクションのプロトタイプを作成し、機能を確認するために Python スクリプトを優先しました。 Python スクリプトは予想を上回り、Readwise よりも多くのデータを抽出しました。
将来の Obsidian プラグインでは、次のような拡張機能が提供される予定です。
- 最後のハイライト/アクセス日に基づいて選択的にインポートします。
- カスタマイズ可能な YAML フロントマター。
- メモをカスタマイズするためのテンプレート構成。
- ボールトを開く際の自動同期。
この Python アプローチは、Minimum Viable Product (MVP) を提供します。 私のメインの Apple アカウントでの最初の実行では、多数の偶発的なハイライトが明らかになり、スクリプトを再実行する前にブック アプリでクリーンアップが求められました。 専用のプラグインは、次のようにしてこれに対処します。
- 最近更新された書籍を識別するためにメタデータを利用します。
- デフォルトの YAML エントリ (
reviewed: false
、#book/notes
タグなど) のオプションを提供します。 - 選択的インポートを提供します。
現在のソリューションは機能的な回避策を提供しますが、将来のプラグインはより洗練された洗練されたエクスペリエンスを提供する予定です。
以上がMac OSX Book のハイライトを Obsidian Vault または Markdown ファイルにエクスポートするの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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