思源笔记导入导出与数据迁移全流程实战

CarlowZJ

已于 2025-07-20 23:03:27 修改

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文章标签：笔记思源笔记

于 2025-07-06 14:02:26 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn122345/article/details/149112499

摘要

本篇博客面向中国AI开发者，系统讲解思源笔记的数据导入导出与迁移全流程。内容涵盖导入导出架构、支持格式、API与命令行工具、Python自动化脚本、实用案例、最佳实践与常见问题。通过丰富的Python代码、Mermaid图表和真实案例，帮助开发者高效实现多平台数据迁移与批量处理。

1. 导入导出架构与支持格式

架构图：导入导出与数据迁移系统结构

支持格式：

导入：Markdown、HTML、Evernote ENEX、Notion、OneNote、PDF、图片等
导出：Markdown、HTML、PDF、图片、JSON、OPML等

2. 数据迁移流程与注意事项

流程图：数据迁移全流程

注意事项：

保证原始数据备份，防止迁移失败丢失
关注格式兼容性，避免内容丢失或错乱
大批量迁移建议分批处理，便于回滚

3. API与命令行工具详解

常用API举例

/api/import/importFile：导入文件
/api/export/exportMd：导出Markdown
/api/export/exportPdf：导出PDF

Python代码示例：批量导入Markdown文件

import requests
import os

def batch_import_md(folder_path, api_token):
    url = "http://127.0.0.1:6806/api/import/importFile"
    headers = {
        "Authorization": f"Token {api_token}"
    }
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith(".md"):
            with open(os.path.join(folder_path, filename), "rb") as f:
                files = {"file": (filename, f, "text/markdown")}
                resp = requests.post(url, headers=headers, files=files)
                print(filename, resp.json())

# 示例用法
api_token = "你的API Token"
folder_path = "./markdowns"
batch_import_md(folder_path, api_token)

4. Python自动化批量迁移实践

需求分析

批量导出思源笔记为PDF/Markdown
自动化迁移到其他平台

Python代码示例：批量导出Markdown

import requests

def export_doc_to_md(doc_id, api_token):
    url = "http://127.0.0.1:6806/api/export/exportMd"
    headers = {
        "Authorization": f"Token {api_token}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {"id": doc_id}
    resp = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    if resp.status_code == 200:
        with open(f"{doc_id}.md", "w", encoding="utf-8") as f:
            f.write(resp.text)
        print(f"导出成功: {doc_id}.md")
    else:
        print("导出失败：", resp.text)

# 示例用法
api_token = "你的API Token"
doc_id = "文档ID"
export_doc_to_md(doc_id, api_token)