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Raw Blame History

2025年阅读统计功能设计补充

书籍阅读时长统计

readtime30d：每本书最近30天每天的阅读时长（分钟），索引0为今天，索引29为30天前。
readtime12m：每本书今年每月的累计阅读时长（分钟），索引0为1月，索引11为12月。统计逻辑为遍历今年每一天，按月累计。
readtime_year：每本书今年总阅读时长（分钟），为readtime12m各月之和。
支持无笔记但当天有打开书籍时，阅读时长设为READ_TIME_OPEN_DAY（config.py配置，默认30分钟）。
多条笔记时，统计相邻笔记时间差（仅累加小于3小时的部分），更真实反映实际阅读行为。

全局统计函数

get_total_readtime_year()：返回全年所有书的累计阅读时间（分钟）。
get_total_readtime12m()：返回全年所有书的月度累计阅读时间（长度12的列表，单位：分钟）。
get_total_readtime(days=30)：返回最近days天每天所有书籍的总阅读时间（分钟），索引0为今天。

设计说明

所有统计均以“分钟”为单位，便于可视化和分析。
年度统计遍历今年每一天，保证月度和年度数据完整。
统计逻辑与实际阅读行为高度贴合，支持无笔记但有打开书籍的场景。

可视化设计（统计标签页）

布局：统计页使用 2x2 宫格：

左上（frame_bubble）：综合指标气泡图。
右上（frame_year）：全年 12 个月阅读时长柱状图。
左下 (frame_week)：最近 7 天阅读时长柱状图（索引0=今天）。
右下 (frame_month)：最近 30 天阅读时长柱状图（索引0=今天）。

数据来源：

周图：get_total_readtime(days=7) 结果列表（单位：分钟）。
月图：get_total_readtime(days=30) 结果列表（单位：分钟）。
年图：get_total_readtime12m() 返回长度 12 列表（分钟）。
综合：
- 全年阅读小时数 = get_total_readtime_year() / 60（向下取整或保留1位小数）。
- 月均阅读小时数 = (sum(month_list) / 12) / 60。
- 近7天阅读小时数 = sum(week_list) / 60。
- 日均阅读分钟数 = sum(month_list[:30 或 recent30]) / 30（使用最近30天合计除以30）。

气泡图：

使用 4 个气泡分别表示上述四项指标。
半径 r ~ sqrt(value_normalized) 以减弱大值差异；对“小时数”统一换算为分钟后再归一。
颜色建议：全年(蓝)、月均(橙)、近7天(绿)、日均(紫)。
文本格式：标签\n数值+单位，例如：全年\n120h，日均\n45min。

渲染技术（已更新）：

使用原生 Qt 自绘组件（QWidget + QPainter）实现柱状图与气泡图，文件 charts.py。
优势：减少第三方依赖（移除 matplotlib），启动更快、打包体积更小；自绘可精细掌控布局与样式。
结构：
- BarChartWidget：通用柱状图组件，支持数值标签、自适应缩放、单位显示。
- BubbleMetricsWidget：四指标气泡图，按归一化后的平方根缩放半径，支持动态指标扩展。
刷新策略：当前初始化时构建；若后续增加刷新按钮，可对组件调用 setData/setMetrics 后 update()。

更新策略：

启动时已调用 sync_source_files，再构建 BookListManager。
通过管理器获取三类聚合数据。
生成 numpy 数组（可选）并绘制。
若无数据（全 0），显示占位提示“暂无阅读数据”。

异常处理：

捕获绘图异常（ImportError/RuntimeError），在 frame 中放置 QLabel 显示错误信息而不是抛出。

后续扩展：

柱状图支持堆叠 / 渐变填充、鼠标 hover tooltip。
气泡图支持动画过渡或改为雷达/仪表盘形式。
增加刷新按钮与 Esc 退出全屏逻辑。

iBooks 笔记导出工具详细设计文档

1. 概述

本工具用于从 macOS iBooks（Apple Books）应用的数据文件中提取用户的书籍笔记，并以 Markdown 格式导出。支持从 iBooks 的数据库和 plist 文件自动同步数据，支持交互式选择书籍导出，导出内容结构清晰，便于后续整理和阅读。支持按最近打开时间排序书籍，菜单显示书名与时间戳，导出流程高效。

2. 主要功能

自动同步 iBooks 数据库和书籍信息文件到本地 ./data 目录。
解析 iBooks 笔记数据库，构建结构化的 booksnote 数据。
解析书籍元数据（如书名、路径等）。
支持交互式模糊搜索选择要导出的书籍。
按章节导出所选书籍的所有笔记，格式为 Markdown。
书名中如含有“-xxxx”后缀，仅保留“-”前的主书名。
书籍选择菜单按最近打开时间（last_open）降序排序，显示格式为“书名 [时间戳]”。

3. 主要数据结构

3.1 booksnote

booksnote = {
  assetid: { label_path: { uuid: {
      'creationdate': '2023/7/12',
      'filepos': None,
      'idref': '008.xhtml',
      'note': None,
      'selectedtext': '這就是宣傳的恐怖之處'
      }}}
}

assetid：书籍唯一标识
label_path：章节名
uuid：笔记唯一标识
其余字段为笔记内容及元数据

4. 主要流程

4.1 数据同步

自动将 iBooks 的数据库和 plist 文件复制到本地 data/ 目录，便于后续处理。

4.2 构建 booksnote

通过 get_annotations 解析 SQLite 笔记数据库，获取所有笔记。
通过 parse_books_plist 解析书籍元数据，获取书名、路径等信息。
遍历每本书的所有笔记，结合OPF、NCX文件和HTML 文件，定位章节名。
若无法通过目录文件定位章节，则尝试通过笔记选中文本在 HTML 文件中查找章节，否则标记为“未找到章节”。

4.3 交互式选择书籍

读取 Books.plist 获取所有书籍元数据。
读取 BKLibrary.sqlite，获取每本书的最近打开时间（last_open，苹果时间戳，基准2001-01-01）。
生成书名列表（优先 displayname，其次 itemname，否则用 assetid），并去除“-xxxx”后缀。
按 last_open 时间戳降序排列，菜单显示“书名 [时间戳]”，时间戳为 last_open 字段。
使用 InquirerPy 提供模糊搜索交互界面，供用户选择要导出的书籍。

4.4 导出 Markdown

仅导出用户选择的书籍。

Markdown 格式如下：

# 笔记导出 2025-08-06 12:00
## 书名
### 章节名
选中文本
> 笔记内容

每条笔记独立分行，章节分组。

5. 关键函数说明

5.1 build_booksnote

输入：注释数据库路径、书籍 plist 路径
输出：结构化的 booksnote 字典
逻辑：遍历所有笔记，结合书籍元数据和目录信息，归类到章节下

5.2 export_booksnote_to_md

输入：booksnote、booksinfo、导出路径
输出：Markdown 字符串，并写入文件
逻辑：遍历每本书、每个章节、每条笔记，按格式输出

6. 交互与用户体验

通过命令行交互，用户可模糊搜索并选择要导出的书籍。
若无可导出的笔记，程序自动退出并提示。
导出后，显示导出文件路径和书名。

7. 代码片段示例

7.1 书名处理逻辑

name = info.get('displayname') or info.get('itemname') or assetid
# 如果书名中包含“-”，只取“-”前面的部分
if '-' in name: name = name.split('-', 1)[0].strip()

7.2 交互式选择与排序

from booklist_parse import get_books_last_open
last_open_times = get_books_last_open('data/BKLibrary.sqlite')
for assetid, info in booksinfo.items():
    ...
    ts = last_open_times.get(assetid, {}).get('last_open', 0)
    assetid2lastopen[assetid] = ts
sorted_assetids = sorted(assetid2name.keys(), key=lambda aid: assetid2lastopen[aid], reverse=True)
choices = [f"{assetid2name[aid]} [{assetid2lastopen[aid]}]" for aid in sorted_assetids]
answer = inquirer.fuzzy(
    message="请选择要导出的书名（支持模糊搜索）:",
    choices=choices,
    multiselect=False,
    instruction="上下键选择，输入可模糊筛选，回车确定"
).execute()

8. 依赖说明

Python 3
主要依赖库：InquirerPy, bs4, shutil, os, datetime, sqlite3
需有 iBooks 数据库、plist 文件和 BKLibrary.sqlite 的本地访问权限

9. 目录结构

data/：存放同步下来的数据库和 plist 文件（含 AEAnnotation.sqlite、Books.plist、BKLibrary.sqlite 等）
notes/：导出的 Markdown 文件
examples/：epub 示例文件夹

9.1 主要代码文件说明（细化）

exportbooknotes.py
- 采用 OOP 设计，核心类为 BookNotesExporter：
  - build_booksnote(bookid=None)：构建结构化笔记数据。
  - export_booksnote_to_md(booksnote, booksinfo, out_path=None)：导出为 Markdown。
  - find_file_by_ext、get_toc_tree 等辅助方法。
- 数据同步：自动复制 iBooks 数据库和元数据到本地。
- 菜单交互：按最近打开时间戳排序，显示“书名 [时间戳]”，支持模糊搜索。
- 只处理用户选中书籍的笔记，按章节分组导出 Markdown。
- 依赖核心解析模块，负责主流程调度。
annotationdata.py
- OOP 设计，核心类为 AnnotationManager：
  - get_annotations(bookid=None)：返回所有或指定 assetid 的笔记。
  - parse_location(location)：静态方法，解析定位信息。
- 解析 AEAnnotation.sqlite，提取所有或指定 assetid 的笔记。
- 支持苹果时间戳转换，结构化输出。
booklist_parse.py
- OOP 设计，核心类为 BookListManager：
  - get_books_info()：获取书籍元数据。
  - get_books_last_open()：获取每本书的最近打开时间。
- 解析 Books.plist，获取书籍元数据（书名、作者、路径、时间等）。
- 解析 BKLibrary.sqlite，获取每本书的最近打开时间。
opf_parse.py
- OOP 设计，核心类为 OPFParser：
  - parse_opf(filepath)：静态方法，返回 id->href 映射。
- 解析 epub 的 OPF 文件，获取章节与文件映射关系（idref -> href）。
toc_parse.py
- OOP 设计，核心类为 TOCParser：
  - parse_navpoints(navpoints)：递归解析 navPoint 节点。
  - find_label_path(node, ref, filepos, path)：查找章节路径。
  - find_section_by_selectedtext(html_path, selectedtext)：通过选中文本定位章节标题。
  - parse_html_title(html_path)：解析 html 文件标题。
- 解析 NCX 目录文件，递归构建章节树结构。
backup/booksnote.py
- 历史/备份脚本，辅助数据迁移或格式转换。

10. 扩展与维护建议

可扩展支持多本书批量导出
可增加导出格式（如 HTML、PDF）
可优化章节定位算法，提升准确率
可增加 GUI 交互界面

如需进一步细化某一部分设计，请告知！

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