大家好,我是致九! 小提示:本篇文章约1450字,大约需8分钟阅读 解答后台信息里一位朋友的疑问:如何从为知笔记迁移到 Obsidian? 我下载了 macOS 系统最新版本的为知笔记,发现为知笔记目前只能在每条笔记右键选择导出,无法按照笔记本批量导出,可以说是相当不想让人带走自己的数据了。 ![]() 如果笔记不多的话(不大于 100 条),那么就可以一条一条点击导出为 Markdown,然后将导出的所有笔记全放入 Obsidian 的笔记仓库中就可以了。有大量笔记存放在为知笔记里如何全部拿出呢? 1 批量导出笔记经过实践和搜索,我终于探索出了一个批量导出为知笔记的方法。这个方法参考知乎的一位答主的答案:批量导出为知笔记 - txzhh 的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/611156114 第一步,在https://www.wiz.cn/zh-cn/downloads-windows.html下载 为知笔记经典版(windows 版本), wiznote-windows-x86-2022-10-14。 第二步,安装后经典版为知笔记,登陆自己的账号 第三步,选择自己的笔记文件夹,从文件选项 ->导出文件,选择导出 pdf ![]() 此时批量导出的笔记是 pdf 格式,包含了文字和图片。Obsidian可以直接预览 pdf,但是不能够搜索 pdf 里的文字信息。 如果能够接受用 pdf 格式将以前的笔记迁移进来的朋友,到这一步就可以停止了,因为以往的笔记未来不一定都有机会用的上,没必要折腾到非要将原来的所有笔记中的文字、图片、格式原封不动的导入到 Obsidian。 我更提倡这样的流程:在 Obsidian 中记录新笔记,如果用到了老笔记的内容,那我们就可以打开老笔记的 pdf,直接在 Obsidian 中新建一个笔记,将这份笔记的所用到的内容复制进来,时间会筛选真正重要的笔记。 如果要将原笔记的文字信息提取出来,让 Obsidian 支持搜索,我们需要将 pdf 格式再转换成Obsidian的底层格式 markdown 这里用了不需要接触编程、代码,不怎么需要折腾的一种方式,利用了对转换格式比较擅长的 calibre 软件。 在这里我不会详细介绍 calibre,只要按照我的操作步骤执行,就能完成格式转换的工作,未来我将会详细介绍如何利用 calibre 组建一个个人图书馆。 让我们正式开始。 2 准备calibre首先,在 calibre 官网下载安装软件:https://calibre-ebook.com/download需要准备的 calibre 插件,找到首选项 ![]() 在首选项中找到插件选项: ![]() 点击“获取新的插件”输入 markdown,搜索到“markdown output”插件点击“安装”按钮,安装该插件然后需要重启 calibre,插件才会正式工作 3 转换格式接下来将我们利用为知笔记批量导出的 pdf 文件导入到 calibre 中 点击“添加书籍“ ![]() 在文件选择对话框中选择所有批量导出的 pdf 文件,点击确定此时可以看到笔记都已经导入进来: ![]() 下一步点击转换书籍右边的三角形,选择批量转换: ![]() 注意,如果出现了下面的提示,那就是因为在 calibre 主界面中没有选中任何项目,可以通过 ctrl+ 左键单击(command+ 左键单击)选中多个项目 ![]() 此时会弹出一个文件转换对话框,我们需要在右上角的下拉选择框选中 MD 格式,这是 markdown 格式的缩写,点击下方确定按钮。 ![]() 此时 calibre 就开始执行转换任务了,可以通过点击主界面下面的“任务”来显示转换任务还需要的时间: ![]() ![]() 转换完成后,导入 calibre 的笔记都有了 pdf 和 md 这两种格式,接下来需要将它们全导出到特定的文件目录。 4 导出文件点击主界面的保存到磁盘右边的三角形,选中“保存到磁盘的单个文件夹”,在弹出的文件夹选择对话框中选择自己想要放置的位置,点击确定。 ![]() 最后我们就可以看到在该位置同时有 pdf 和 md 两种格式的文件了(win7 的老版本 calibre 导出后中文会变成拼音,win8、win10 高版本的 calibre 没有该问题,放心使用) ![]() 我们可以利用 windows 和 macos 文件系统都有的按类型排序,将 markdown 文件全复制到 Obsidian 的笔记仓库中这种转换是有缺陷的:只能将 pdf 文件中的文字信息提取出来,不能将图片统一提取,所以 pdf 文件还是有保留的必要性。 5 总结考虑到不是每个人都有计算机的学科背景(可以利用编程语言来达到目的),综合下这种转换方式已经是比较少折腾、省时间的方式。 希望这篇文章能够帮助朋友们将自己的数据带出来!大家有更好的方式或者问题,欢迎留言! 感谢关注、点赞、分享、赞赏,您的鼓励是我创作的最大动力! |
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