撸了几行骚代码,解放了双手

大家好,我是二哥呀~

作为一名技术博主,经常需要把同一份 MD 文件同步到不同的博客平台,以求获得更多的曝光,从而帮助到更多的小伙伴——瞧我这“达则兼济天下”的雄心壮志。像 优快云 和掘金这两个博客平台都有自己的外链图片解析功能。

当我把 MD 源文档复制到 优快云 或者掘金的编辑器中,它们会自动地帮我把外链转成内链,这样我就不用再重新上传图片,也不需要配置自己的图床了,否则图片会因为防盗链的原因显示不出来。

举个例子,现在有这样一段 MD 文档,里面有一张图片。

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1179389-0155ada60932b724.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

把上面的 MD 文档复制到掘金编辑器的时候,就会出现「图片解析中…」!但会一直卡在这里,再也解析不下去了。

这是因为图片加了防盗链,掘金这么牛逼的社区在解析的时候也会失败。优快云 的转链功能更牛逼一点,基本上可以无视防盗链。

还有一些博客平台是没有转链功能的,比如说二哥的静态小破站《Java 程序员进阶之路》。怎么办呢?我一开始的解决方案是:

  • 先将图片手动一张张下载到本地
  • 再将本地图片上传到 GitHub 指定的仓库
  • 修改 MD 文档中的图片链接,使用 CDN 加速服务

这样就能解决问题,但是需要手动去做这些重复的动作,尤其遇到一篇文章有二三十张图片的时候就很烦。这有点丧失我作为程序员的尊严啊!

首先要解决的是图片下载的问题,可以利用爬虫技术:爬虫爬得早,局子进的早。

二、关于 Java 爬虫

Java 爬虫的类库非常多,比如说 crawler4j,我个人更喜欢 jsoup,它更轻量级。jsoup 是一款用于解析 HTML 的 Java 类库,提供了一套非常便捷的 API,用于提取和操作数据。

官网地址:https://jsoup.org/

jsoup 目前在 GitHub 上已经收获 9.3k+ 的 star,可以说是非常的受欢迎了。

jsoup 有以下特性:

  • 可以从 URL、文件或者字符串中抓取和解析
  • 可以使用 DOM 遍历或者 CSS 选择器查找和提取数据
  • 可以操作 HTML 元素、属性和文本
  • 可以输出整洁的 HTML

三、实战 jsoup

第一步,添加 jsoup 依赖到项目中

<dependency>
  <!-- jsoup HTML parser library @ https://jsoup.org/ -->
  <groupId>org.jsoup</groupId>
  <artifactId>jsoup</artifactId>
  <version>1.14.3</version>
</dependency>

第二步, 获取网页文档

就拿二哥之前发表的一篇文章《二哥的小破站终于上线了,颜值贼高》来举例吧。通过以下代码就可以拿到网页文档了。

Document doc = Jsoup.connect("https://blog.youkuaiyun.com/qing_gee/article/details/122407829").get();
String title = doc.title();

Jsoup 类是 jsoup 的入口类,通过 connect 方法可以从指定链接中加载 HTML 文档(用 Document 对象来表示)。

第三步,获取图片节点

再通过以下代码可以获取文章所有的图片节点:

Elements images = doc.select(".article_content img[src~=(?i)\\.(png|jpe?g|gif)]");
for (Element image : images) {
    System.out.println("src : " + image.attr("src"));
}

输出结构如下所示:

四、下载图片

拿到图片的 URL 地址后,事情就好办了,可以直接通过 JDK 的原生 API 下载图片到指定文件夹。

String downloadPath = "/tobebetterjavaer-beian-";
for (Element image : images) {
    URL url = new URL(image.attr("src"));
    InputStream inputStream = url.openStream();
    OutputStream outputStream = new FileOutputStream(downloadPath + i + ".png");
    byte[] buffer = new byte[2048];
    int length = 0;
    while ((length = inputStream.read(buffer)) != -1) {
        outputStream.write(buffer, 0, length);
    }
}

如果想加快节奏的话,可以把上面的代码封装一下,然后开个多线程,简单点的话,可以每张图片起一个线程,速度杠杠的。

new Thread(new MyRunnable(originImgUrl, destinationImgPath)).start()

五、使用 CDN 加速图片

图片下载到本地后,接下来的工作就更简单了,读取原 MD 文档,修改图片链接,使用 CDN 进行加速。我的图床采用的是 GitHub+jsDelivr CDN 的方式,不过由于 jsDelivr 的国内节点逐渐撤离了,图片在某些网络环境下访问的时候还是有点慢,后面打算用 OSS+CDN 的方式,更靠谱一点。

读取文件可以借助一下 hutool 这款 GitHub 上开源的工具类库,省去很多繁琐的 IO 操作。

官网:https://hutool.cn/

第一步,将 hutool 添加到 pom.xml 文件中

<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-all</artifactId>
    <version>5.7.20</version>
</dependency>

第二步,按照行读取 MD 文件,需要用到 hutool 的 FileReader 类:

FileReader fileReader = FileReader.create(new File(docPath +fileName),
                Charset.forName("utf-8"));
List<String> list = fileReader.readLines();

第三步,通过正则表达式来匹配是否有需要替换的图片标签,MD 中的图片标记关键字为 ![]()

![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/1179389-71c15111525af102.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

如果匹配到,就替换为 jsDelivr CDN 链接的地址,写文件时需要用到 hutool 的FileWriter 类。

FileWriter writer = new FileWriter(docPath + fileName);
for (String line : list) {
    Matcher m = pattern.matcher(line);
    if (m.matches()) {
        writer.append("![](" + imgCdnPre +  num + imgSuffix +")\n");
    } else {
        writer.append(line+"\n");
   }
}
writer.flush();

到此为止,整个代码的编写工作就告一段落了。很简单,两个类库,几行代码就搞定了!

转换前的 MD 文件如下所示:

运行代码转换后,发现图片地址已经变成 jsDelivr CDN 图库了。

使用 GitHub 桌面版把图片和 MD 文档提交到 GitHub 仓库后,就可以看到图片已经加载完成可以访问了。

六、一点小心得

不得不说,懂点技术,还是非常爽的。撸了几行代码,解放了双手,可以干点正经事了(狗头)。

这不,重新把《Java 程序员进阶之路》的小破站整理排版了一下,新增了不少优质的内容。学习 Java 的小伙伴可以开卷了,有需要增加的内容也欢迎提交 issue 啊!

再次感谢各位小伙伴的厚爱,我也会一如既往地完善这个专栏,我们下期见~

### MobileR2L 预训练模型概述 MobileR2L 是一种专为移动设备优化的预训练神经网络模型。此模型旨在通过减少计算资源需求的同时保持高性能,使得复杂的机器学习任务可以在边缘设备上高效运行。 #### 训练目标与方法 在训练过程中,主要目的是识别适合于特定应用环境的最佳权重配置[^1]。为此,采用前向传播和反向传播迭代过程来调整参数直至收敛至最优解。值得注意的是,借助迁移学习策略可以直接利用已经在大型通用数据集上预先训练好的模型结构及其对应的权值初始化当前项目所需的定制化版本。 #### 架构特点 针对移动端部署的需求特性进行了专门的设计考量: - **轻量化**:精简不必要的层间连接以及冗余操作符; - **高效率**:引入高效的激活函数和其他加速组件; - **适应性强**:支持多种输入尺寸并能灵活应对不同类型的下游任务; 这些改进措施确保了即使是在资源受限条件下也能实现快速推理响应时间而不牺牲太多精度表现。 #### 应用场景实例 考虑到实际应用场景多样性,在完成初步泛化能力培养之后还可以继续基于具体业务逻辑做针对性微调。例如图像分类、物体检测等领域均可见到此类架构的身影。此外,当涉及到视觉感知类问题解决时,该框架同样表现出色,能够仅依赖少量摄像头获取高质量三维重建效果[^4]。 ```python import torch from torchvision import models # 加载预训练的MobileNetV2作为基础骨架网路 base_model = models.mobilenet_v2(pretrained=True) # 假设这里定义了一个新的头部用于适配具体的任务需求 class CustomHead(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000): super(CustomHead, self).__init__() self.fc = torch.nn.Linear(1280, num_classes) def forward(self, x): return self.fc(x) # 将自定义头部附加到骨干网上形成完整的MobileR2L模型 model = torch.nn.Sequential( base_model.features, torch.nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)), torch.nn.Flatten(), CustomHead() ) ```
评论 5
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

沉默王二

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值