用 Zotero 快速生成精简文献报告并导出为 Markdown

# 导入必要的库
from bs4 import BeautifulSoup  # 用于解析HTML文件
import pandas as pd  # 用于处理和保存数据

# 定义函数从HTML文件中提取信息
def extract_info_from_html(file_path):
    # 打开并读取HTML文件
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        soup = BeautifulSoup(file, 'html.parser')  # 创建BeautifulSoup对象解析HTML

    # 初始化一个空列表存储所有文章的信息
    articles_info = []
    # - 通过`find_all`方法查找所有类为`item journalArticle`的`li`标签，每个`li`标签代表一篇文章。
    # 论文类别为item thesis
    articles = soup.find_all('li', class_='item journalArticle')

    # 遍历每篇文章，提取所需信息
    for article in articles:
        title = article.find('h2').text.strip()  # 提取标题
        # 提取所有作者名称，每个作者在td标签中，且td标签之前有一个含有"class='author'"的th标签
        authors = [td.text.strip() for td in article.find_all('td') if td.find_previous_sibling('th', class_='author')]
        # 提取摘要信息，如果没有找到摘要，则返回"摘要信息未提供"
        abstract = article.find('th', text='摘要').find_next_sibling('td').text.strip() if article.find('th', text='摘要') else "摘要信息未提供"
        abstract = abstract.replace('\n', ' ')  # 去除摘要中的回车符，保证文本连贯
        # 提取日期信息，如果没有找到日期，则返回"日期信息未提供"
        date = article.find('th', text='日期').find_next_sibling('td').text.strip() if article.find('th', text='日期') else "日期信息未提供"
        # 提取期刊信息，如果没有找到期刊，则返回"期刊信息未提供"
        journal = article.find('th', text='期刊').find_next_sibling('td').text.strip() if article.find('th', text='期刊') else "期刊信息未提供"
        
        # 将提取的信息作为字典添加到列表中
        articles_info.append({
            '标题': title,
            '作者': ', '.join(authors),
            '摘要': abstract,
            '日期': date,
            '期刊': journal
        })
    
    return articles_info  # 返回包含所有文章信息的列表

# 定义函数将提取的信息保存为Markdown文件
def save_to_markdown(articles_info, md_file_path):
    markdown_content = ""  # 初始化Markdown内容字符串
    # 遍历每篇文章的信息，生成Markdown格式文本
    for article in articles_info:
        markdown_content += f"### 标题: {article['标题']}\n"
        markdown_content += f"#### 作者: {article['作者']}\n"
        markdown_content += f"#### 日期: {article['日期']}\n"
        markdown_content += f"#### 期刊: {article['期刊']}\n"
        markdown_content += f"#### 摘要: \n{article['摘要']}\n\n---\n\n"
    # 将Markdown内容写入指定的文件
    with open(md_file_path, 'w', encoding='utf-8') as md_file:
        md_file.write(markdown_content)

# 定义函数将提取的信息保存为CSV文件
def save_to_csv(articles_info, csv_file_path):
    # 将提取的信息转换为DataFrame
    df_articles = pd.DataFrame(articles_info)
    # 将DataFrame保存为CSV文件
    df_articles.to_csv(csv_file_path, index=False, encoding='utf-8-sig')

# ----------------需要填写的信息--------------------
# 示例使用：指定文件路径（当前路径下）
file_path = 'Zotero_报告.html'  # HTML文件路径
md_file_path = 'output.md'  # Markdown文件保存路径
csv_file_path = 'output.csv'  # CSV文件保存路径

# 执行提取和保存操作
articles_info = extract_info_from_html(file_path)  # 提取信息
save_to_markdown(articles_info, md_file_path)  # 保存为Markdown
save_to_csv(articles_info, csv_file_path)  # 保存为CSV

print("提取和保存完成。")  # 完成提示

file_path = 'path/to/your/Zotero_报告.html' # 替换为您的文件路径 
articles_info = extract_info_from_html(file_path) 
print(articles_info[:1]) # 打印第一篇文章的信息作为示例

# 现在我们有了整个文件的所有文章信息，这里显示提取的文章数量作为确认
len(articles_info)

import pandas as pd

# 定义读取CSV文件和转换为Markdown的函数
def read_csv_and_convert_to_markdown(csv_file_path, markdown_file_path):
    # 读取CSV文件
    data = pd.read_csv(csv_file_path)
    
    # 定义转换函数，按照特定格式来转换数据
    def convert_to_markdown_custom_format(df):
        markdown_content = ""
        for index, row in df.iterrows():
            markdown_content += f"### 标题: {row['标题']}\n"
            markdown_content += f"#### 作者: {row['作者']}\n"
            markdown_content += f"#### 日期: {row['日期']}\n"
            markdown_content += f"#### 期刊: {row['期刊']}\n"
            markdown_content += f"#### 摘要: \n{row['摘要']}\n\n---\n\n"
        return markdown_content
    
    # 使用定义的格式转换数据
    markdown_content = convert_to_markdown_custom_format(data)
    
    # 将Markdown内容保存到文件中
    with open(markdown_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
        file.write(markdown_content)
    
    print(f"Markdown file has been saved to {markdown_file_path}")

# 指定CSV文件路径和将要保存的Markdown文件路径
csv_file_path = 'Zotero_报告提取.csv'  # 请替换为您的CSV文件路径
markdown_file_path = 'Zotero_Report_Extracted_Custom.md'  # 请替换为您想要保存Markdown文件的路径

# 调用函数
read_csv_and_convert_to_markdown(csv_file_path, markdown_file_path)

print("转换和保存完成。")  # 完成提示