基于 Python 与 GitHub,打造个人专属本地化思维导图工具全流程方案(上)

基于 Python 与 GitHub,打造个人专属本地化思维导图工具全流程方案(上)


各位博友,自从踏入修真界,就整天想怎样把代码改造成绝世技能。这不又有新思路,准备用 Python 和 GitHub 这两把 "趁手仙器",从零开始打造一个专属于自己的本地化思维导图工具。

这工具啥特色?轻量到能揣兜里跑(内存占用低),颜值随你心意改(界面可自定义),还能离线玩得转(数据全存本地)。不管你是想理清楚小说剧情线、课堂笔记,还是规划个小项目,它都能支棱起来。咱不整那些花里胡哨的框架套路,就靠最基础的 HTML/CSS/JS 和 Python,一步步带你打通 "开发任督二脉":从拆解开源项目优点,到写代码时的 "挖坑填坑",再到最后打包成能双击运行的 EXE 文件,每一步都给你掰扯得明明白白。

放心,就算你是刚摸到键盘的 "练气期" 萌新,跟着咱的节奏走,也能亲手造出趁手的 "数据法宝"。走,咱们这就开整!


文章目录

  • [基于 Python 与 GitHub,打造个人专属本地化思维导图工具全流程方案(上)](#基于 Python 与 GitHub,打造个人专属本地化思维导图工具全流程方案(上))
    • **第一部分:开发思路------融合开源优势,打造个人专属工具**
      • [1.1 核心目标:用最小成本实现「高效本地思维导图」](#1.1 核心目标:用最小成本实现「高效本地思维导图」)
      • [1.2 整合Blink-Mind的核心优势(保留3大核心功能)](#1.2 整合Blink-Mind的核心优势(保留3大核心功能))
      • [1.3 借鉴Elixir的界面美学(3大设计改造)](#1.3 借鉴Elixir的界面美学(3大设计改造))
      • [1.4 个性化功能设计](#1.4 个性化功能设计)
      • [1.5 轻量化实现策略](#1.5 轻量化实现策略)
    • **第二部分:功能需求拆解与文件架构设计**
      • [2.1 详细功能需求(分3大模块)](#2.1 详细功能需求(分3大模块))
        • [**1. 核心功能(基于Blink-Mind改造)**](#1. 核心功能(基于Blink-Mind改造))
        • [**2. 界面功能(借鉴Elixir美学)**](#2. 界面功能(借鉴Elixir美学))
        • [**3. 本地化专属功能**](#3. 本地化专属功能)
      • [2.2 模块拆解(分3层架构)](#2.2 模块拆解(分3层架构))
        • [**1. 前端模块(HTML/CSS/JavaScript)**](#1. 前端模块(HTML/CSS/JavaScript))
        • [**2. 后端模块(Python实现核心逻辑)**](#2. 后端模块(Python实现核心逻辑))
        • [**3. 数据层(本地文件系统)**](#3. 数据层(本地文件系统))
      • [2.3 文件架构设计(Windows系统适配)](#2.3 文件架构设计(Windows系统适配))
      • [2.4 文件架构的意义(初学者必懂3点)](#2.4 文件架构的意义(初学者必懂3点))
    • **第三部分:技术栈与开发环境搭建(Windows系统专属)**
      • [3.1 核心技术栈(极简组合)](#3.1 核心技术栈(极简组合))
      • [3.2 Python依赖列表(通过`pip`安装)](#3.2 Python依赖列表(通过pip安装))
      • [3.3 版本控制:用Git管理代码(初学者5步上手)](#3.3 版本控制:用Git管理代码(初学者5步上手))
      • [3.4 PowerShell与Conda环境搭建(避免依赖冲突)](#3.4 PowerShell与Conda环境搭建(避免依赖冲突))
        • [**1. 创建Conda虚拟环境(推荐)**](#1. 创建Conda虚拟环境(推荐))
        • [**2. 手动搭建(不使用Conda)**](#2. 手动搭建(不使用Conda))
      • [3.5 VSCode设置及必备插件(提升开发效率)](#3.5 VSCode设置及必备插件(提升开发效率))
        • [**1. 基础配置**](#1. 基础配置)
        • [**2. AI辅助工具推荐**](#2. AI辅助工具推荐)
      • [3.6 验证环境搭建成功(3个测试点)](#3.6 验证环境搭建成功(3个测试点))
    • 第四部分:VSCode设置及开发环境深入配置
      • [4.1 VSCode 必备插件及配置](#4.1 VSCode 必备插件及配置)
      • [4.2 Conda 虚拟环境使用](#4.2 Conda 虚拟环境使用)
      • [4.3 AI 辅助工具选择与使用](#4.3 AI 辅助工具选择与使用)
      • [4.4 用 Python 生成项目文件树状图](#4.4 用 Python 生成项目文件树状图)
    • 第五部分:GitHub资源包获取与代码解析
      • [5.1 GitHub资源包获取](#5.1 GitHub资源包获取)
      • [5.2 Blink + Elixir 的文件解析](#5.2 Blink + Elixir 的文件解析)
      • [5.3 利用 Python 生成文件组成树状图并投喂给 AI 解析](#5.3 利用 Python 生成文件组成树状图并投喂给 AI 解析)
      • [5.4 具体文件代码的解析及 AI 加详细注释](#5.4 具体文件代码的解析及 AI 加详细注释)

第一部分:开发思路------融合开源优势,打造个人专属工具

1.1 核心目标:用最小成本实现「高效本地思维导图」

结合 Blink-Mind 的开源架构(节点管理、连线算法)和 Elixir 的界面美学(简洁线条、柔和配色),去除网络功能,强化 本地化操作易用性,让初学者也能快速上手。

  1. 成熟的节点管理系统

    • 直接复用Blink的 节点属性模型(事件、时间、人物、伏笔等),通过Python类封装,支持动态扩展属性(如新增"场景标签"字段)。
    • 继承其 逻辑校验机制(时间格式检查、人物重复提示),但改为本地内存校验,无需网络请求。
  2. 智能连线算法

    • 沿用Blink的 人物关联连线逻辑(相同人物、时间顺序自动连线),简化算法实现,去除复杂的布局引擎,仅保留树形布局。
    • 新增 伏笔虚线连线(Elixir风格的细虚线),通过CSS样式轻松实现,无需额外绘图库。
  3. 跨平台文件存储

    • 使用Blink的 JSON/MD文件格式 作为默认存储,新增 本地自动备份 功能(每次保存生成时间戳文件,如node_20240717_1530.json)。

1.3 借鉴Elixir的界面美学(3大设计改造)

  1. 极简色彩体系

    • 主色调采用Elixir的 柔和蓝色(#2196F3)浅灰(#F5F5F5),节点边框透明度从0.6渐变到0.8,选中时高亮为纯色,避免视觉干扰。
    • 暗黑模式:一键切换,背景改为深灰(#333),文字色为浅灰(#E0E0E0),保护视力。
  2. 轻量化布局

    • 左侧功能区固定240px宽度,按钮图标化(如"新建节点"用📄图标+文字),右侧画布区占满剩余空间,支持鼠标滚轮缩放(100%-200%)。
    • 节点样式:圆角矩形(8px),取消复杂阴影,仅保留鼠标悬停时的轻微投影(2px),提升绘制性能。
  3. 交互反馈优化

    • 按钮点击时添加 Elixir式的涟漪动画 (通过CSS transform 实现),拖拽节点时显示半透明辅助线,提示层级关系。

1.4 个性化功能设计

  1. 一键式操作

    • 新建节点:点击左侧按钮 Ctrl+N,弹出简化版输入框(仅必填字段:事件、时间),选填项可后续编辑。
    • 保存文件:自动存储到本地默认路径(如C:\Users\你的用户名\story_tool\data.json),无需手动选择路径。
  2. 可视化引导

    • 首次启动时显示 3步操作指南 (新建节点→拖拽连线→保存),通过半透明浮层提示,可随时按 F1 重新查看。
    • 错误提示:用中文弹窗明确告知问题(如"时间格式错误,请用YYYY-MM-DD"),而非技术术语。
  3. 可扩展的自定义空间

    • 允许手动编辑节点JSON文件(用Notepad++打开),新增字段会自动识别显示。
    • 提供 主题CSS文件theme.css),用户可修改颜色、字体,保存后重启生效。

1.5 轻量化实现策略

  1. 技术栈极简

    • 前端:纯HTML/CSS/JavaScript(不用框架),借助浏览器原生API实现拖拽、存储(localStorage)。
    • 后端:Python Flask(仅本地API,处理文件读写),单文件启动(app.py),无需复杂部署。
    • 存储:默认用JSON文件,可选SQLite(通过Python内置库sqlite3,无需额外安装)。
  2. 模块独立化

    • 每个功能模块(节点、连线、存储)一个独立Python/JS文件,代码不超过500行,初学者可逐行理解。
    • 去除Blink的插件系统和Elixir的网络模块,仅保留核心逻辑,代码量减少70%。
  3. AI辅助开发

    • 用AI生成基础代码框架(如节点类、存储函数),再手动优化细节,重点学习核心逻辑而非重复劳动。

第二部分:功能需求拆解与文件架构设计

2.1 详细功能需求(分3大模块)

功能点 具体需求 整合Blend优势
节点管理 - 支持创建/编辑/删除节点,属性包括:事件名、时间(YYYY-MM-DD)、地点、人物(逗号分隔) - 选填项:伏笔(起/止)、概要、内容 - 逻辑校验:时间格式错误提示、相同时间+相同人物不同地点警告 复用Blink的节点属性模型和校验逻辑,简化为本地内存校验
连线生成 - 自动连线:相同人物且时间顺序正确时生成实线,伏笔关联生成虚线 - 手动调整:鼠标拖拽连线端点修改连接关系 - 样式设置:支持修改连线颜色、粗细(Elixir风格默认细线条) 沿用Blink的人物关联算法,新增Elixir的虚线样式(CSS实现)
数据存储 - 本地存储:默认JSON格式,存储在C:\Users\用户名\story_tool\data\目录 - 自动备份:每次保存生成带时间戳的副本(如node_20240717_1600.json) - 支持导入/导出:拖拽MD/JSON文件导入,导出为图片(PNG) 采用Blink的文件格式,新增Windows路径适配和备份策略
2. 界面功能(借鉴Elixir美学)
功能点 具体需求 Elixir风格体现
左侧功能区 - 6个核心按钮:新建节点、保存、撤销、显示选项、主题切换、帮助 - 文件列表:按时间排序显示历史节点文件,双击打开 - 设置面板:抽屉式弹出,包含字体大小(12/14/16px)、网格开关 按钮采用圆角矩形,配色为#2196F3和#FFFFFF,图标简洁(如🌓代表主题切换)
右侧画布区 - 可拖拽节点,鼠标滚轮缩放(100%-200%),中键平移 - 节点显示:默认仅显示事件名,鼠标悬停显示时间/人物,可通过下拉菜单选择显示字段 - 时间刻度:可选显示垂直灰色线条(年份),ALT+悬停显示具体日期 节点边框为1px浅灰,选中时边框变深,连线为0.5px虚线,避免视觉杂乱
交互反馈 - 快捷键:Ctrl+N新建、Ctrl+S保存、Ctrl+Z撤销 - 动画效果:节点创建/删除淡入淡出,连线生成时平滑过渡 - 错误提示:中文弹窗(如"人物名称不能包含特殊字符") 动画时长统一为0.3s,符合Elixir的简洁反馈机制
3. 本地化专属功能
功能点 具体需求 初学者友好设计
离线使用 - 完全本地运行,无需联网,数据不涉及云端 - 支持Windows 7+,无需安装额外运行时(仅需Python环境) 主程序为单个EXE文件(打包后),双击直接运行
快速入门 - 首次启动引导:3步动画教程(新建→连线→保存) - 帮助文档:内置help.html,F1键打开,图文解释常用操作 引导浮层半透明,可随时关闭,帮助文档本地化存储,无需联网加载
个性化设置 - 自定义主题:修改theme.css文件调整颜色/字体,支持用户级样式覆盖 - 快捷键自定义:在config/shortcuts.json中修改,支持中文注释 配置文件位于用户目录,用记事本即可编辑,错误会提示文件路径

2.2 模块拆解(分3层架构)

1. 前端模块(HTML/CSS/JavaScript)
子模块 职责 核心文件
界面渲染 绘制左侧功能区、右侧画布,实现节点拖拽和缩放 src/frontend/index.html src/frontend/styles.css
交互逻辑 处理按钮点击、快捷键响应、节点编辑事件(双击输入、右键菜单) src/frontend/script.js src/frontend/drag.js
模板引擎 动态生成节点/连线的HTML结构,支持属性扩展(如伏笔状态显示) src/frontend/templates/node.hbs src/frontend/templates/connection.hbs
主题系统 切换明暗模式,管理CSS变量(如--primary-color, --grid-opacity src/frontend/themes/dark.css src/frontend/themes/light.css
2. 后端模块(Python实现核心逻辑)
子模块 职责 核心文件
节点管理 创建节点对象,执行逻辑校验(时间格式、人物重复),维护节点列表 src/backend/node_manager.py
连线生成 根据节点属性生成连线(人物关联/伏笔关联),返回连线数据(起点/终点/样式) src/backend/connection_logic.py
数据存储 读写JSON文件,实现自动备份和版本管理,支持文件导入/导出 src/backend/storage.py
本地API 提供前端调用的本地接口(如保存节点、加载文件),基于Flask实现 src/backend/app.py
3. 数据层(本地文件系统)
子模块 职责 存储格式
节点数据 以JSON格式存储节点属性,每个节点一个对象,包含唯一ID和扩展字段 data/nodes.json data/backups/目录
配置数据 保存用户设置(主题、快捷键、显示选项),存储在config.json config/config.json
临时数据 缓存当前画布状态(节点位置、连线样式),程序关闭后清除 temp/cache.json

2.3 文件架构设计(Windows系统适配)

plaintext 复制代码
story_tool/
├─ src/                  # 核心代码(分前后端)
│  ├─ frontend/          # 前端代码(初学者重点关注)
│  │  ├─ html/            # 界面HTML
│  │  │  └─ index.html    # 主界面,包含左侧功能区和右侧画布
│  │  ├─ css/             # CSS样式
│  │  │  ├─ styles.css    # 基础样式(布局、节点样式)
│  │  │  └─ themes/       # 主题文件(dark.css/light.css)
│  │  ├─ js/              # JavaScript逻辑
│  │  │  ├─ script.js     # 主逻辑(按钮响应、画布操作)
│  │  │  ├─ drag.js       # 拖拽功能(节点/连线)
│  │  │  └─ template.js   # 模板渲染(Handlebars库)
│  └─ backend/           # 后端Python代码(初学者可先跳过,直接用API)
│     ├─ node_manager.py # 节点核心逻辑(创建/校验/存储)
│     ├─ storage.py      # 文件读写与备份
│     └─ app.py          # Flask本地API(端口5000,默认无需修改)
├─ data/                 # 数据存储(自动创建,用户目录下)
│  ├─ nodes.json         # 当前节点数据
│  └─ backups/           # 时间戳备份文件(如node_20240717_1600.json)
├─ config/               # 配置文件(可手动编辑)
│  └─ config.json        # 用户设置(主题、快捷键、存储路径)
├─ tools/                # 辅助工具(打包/调试脚本)
│  └─ generate_tree.py   # 生成文件树状图(见第五部分)
├─ .gitignore           # Git忽略文件(排除数据/配置目录)
└─ README.md            # 入门指南(包含启动步骤、快捷键列表)

2.4 文件架构的意义(初学者必懂3点)

  1. 模块化降低学习难度

    • 前端代码集中在frontend/,可先用浏览器直接打开index.html调试,无需启动后端,适合新手先掌握界面交互。
    • 后端逻辑在backend/独立存在,暂时不懂Python也可通过API调用(如用Postman测试保存节点),逐步深入。
  2. 本地化路径自动适配

    • Windows用户数据默认存储在C:\Users\你的用户名\story_tool\data\,避免手动指定路径,减少出错概率。
    • 配置文件config.json可通过记事本修改,错误提示会直接显示文件路径(如"找不到config.json,请检查C:\Users\你\config\")。
  3. 可扩展性预留空间

    • 新增功能只需在对应模块下新建文件(如新增"导出PDF"功能,在frontend/js/export_pdf.js,后端加pdf_export.py),不影响原有结构。
    • 主题系统独立,用户可复制light.css修改,保存后直接生效,无需重启程序(通过JavaScript动态加载样式)。

第三部分:技术栈与开发环境搭建(Windows系统专属)

3.1 核心技术栈(极简组合)

技术/工具 版本 作用 为什么选它
Python 3.9+ 后端逻辑开发、文件处理,自带sqlite3库(无需额外安装) 入门简单,Windows兼容性好,库生态丰富
Flask 2.3.2 搭建本地API,处理前端文件读写请求(如保存节点、加载历史文件) 轻量框架,单文件启动,文档友好
HTML/CSS/JavaScript 原生语法 前端界面开发,利用浏览器原生API实现拖拽、存储、动画 无需学习框架,适合初学者掌握基础Web技术
Git 2.30+ 版本控制,管理代码修改历史,方便回滚和协作 开源免费,Windows有官方客户端(Git Bash)
VSCode 最新稳定版 代码编辑器,支持Python/HTML调试,集成Git和插件生态 微软出品,开箱即用,对初学者友好

3.2 Python依赖列表(通过pip安装)

bash 复制代码
# 必需依赖(核心功能)
flask==2.3.2          # 轻量Web框架,处理本地API
jsondiff==2.0.0       # 生成数据备份时对比差异(可选)
python-dotenv==1.0.0  # 管理环境变量(如存储路径,可选)

# 可选依赖(进阶功能)
Pillow==10.0.1        # 导出图片时处理截图(需额外安装Windows依赖)
pywin32==305          # 操作Windows用户目录(自动获取路径)

3.3 版本控制:用Git管理代码(初学者5步上手)

  1. 安装Git

    • 下载Git for Windows,安装时勾选"Use Git from the Windows Command Prompt"。
    • 验证:打开PowerShell,输入git --version,显示版本号(如git version 2.39.2)。
  2. 初始化项目仓库

    bash 复制代码
    # 在项目根目录(story_tool/)执行
    git init
    git add .  # 添加所有文件到暂存区
    git commit -m "初始化项目"  # 提交第一个版本
  3. 常用命令(初学者必备)

    命令 作用 示例
    git status 查看文件修改状态 git status
    git log 查看历史提交记录 git log --oneline(简洁模式)
    git checkout -b dev 创建并切换到开发分支 git checkout -b dev
    git push origin dev 推送代码到远程仓库(需先创建GitHub仓库) git push origin dev

3.4 PowerShell与Conda环境搭建(避免依赖冲突)

1. 创建Conda虚拟环境(推荐)
bash 复制代码
# 步骤1:安装Miniconda(Windows版)
# 下载地址:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
# 安装时勾选"Add Anaconda to my PATH environment variable"

# 步骤2:创建虚拟环境
conda create -n story_tool python=3.9  # 命名为story_tool,Python 3.9版本
conda activate story_tool  # 激活环境(PowerShell提示变为(story_tool))

# 步骤3:安装Python依赖
pip install flask jsondiff python-dotenv
2. 手动搭建(不使用Conda)
bash 复制代码
# 步骤1:检查Python版本(确保3.9+)
python --version  # 如显示Python 3.9.7,则无需升级

# 步骤2:创建项目目录并进入
mkdir story_tool && cd story_tool

# 步骤3:启动Flask开发服务器(自动 reload)
set FLASK_APP=src/backend/app.py  # Windows环境变量设置
set FLASK_DEBUG=1  # 开启调试模式
flask run  # 访问http://127.0.0.1:5000测试

3.5 VSCode设置及必备插件(提升开发效率)

1. 基础配置
  • 安装插件(在VSCode左侧扩展商店搜索):

    • Python(微软官方):支持代码补全、调试、Linting
    • HTML/CSS/JS Formatter(Prettier):自动格式化代码,保持风格统一
    • Git Lens:可视化Git提交历史,方便查看代码修改记录
    • Live Server:右键点击HTML文件,选择"Open with Live Server",实时预览界面变化
  • 设置Python解释器

    1. Ctrl+Shift+P 打开命令面板,输入"Python: Select Interpreter"
    2. 选择Conda环境路径(如C:\Users\你的用户名\miniconda3\envs\story_tool\python.exe
2. AI辅助工具推荐
  • GitHub Copilot:VSCode插件,自动生成代码片段(如节点类定义、文件读写函数),适合初学者快速上手。
  • Tabnine:轻量级AI补全工具,支持Python/JS,免费版足够入门使用。

3.6 验证环境搭建成功(3个测试点)

  1. Python依赖是否安装

    bash 复制代码
    pip list | findstr "flask jsondiff"  # Windows PowerShell命令
    # 应显示flask 2.3.2和jsondiff 2.0.0
  2. Flask本地API是否运行

    • 启动Flask:flask run,浏览器访问http://127.0.0.1:5000,应显示空白页面(前端未部署,属正常)。
    • 测试API:用Postman发送POST请求到http://127.0.0.1:5000/save,Body填{"test": "success"},应返回"保存成功"。
  3. VSCode调试是否正常

    • 打开src/backend/app.py,按F5启动调试,断点应正常触发,控制台显示请求日志。

第四部分:VSCode设置及开发环境深入配置

4.1 VSCode 必备插件及配置

  1. Python 插件
    • 功能:这是微软官方推出的 Python 扩展,能为 Python 开发提供丰富的功能,像代码补全、语法检查、调试支持等。
    • 配置 :在 VSCode 的设置里,找到"Python: Default Interpreter Path",将其设置为之前创建的 Conda 虚拟环境路径,例如 C:\Users\你的用户名\miniconda3\envs\story_tool\python.exe
  2. HTML/CSS/JS Formatter(Prettier)
    • 功能:能按照统一的风格自动格式化 HTML、CSS 和 JavaScript 代码,使代码的可读性和规范性得到提升。
    • 配置 :在 VSCode 的设置中,搜索"Editor: Default Formatter",选择"esbenp.prettier-vscode"。同时,你可以在项目根目录下创建 .prettierrc 文件,对格式化规则进行自定义,例如:
json 复制代码
{
    "singleQuote": true,
    "trailingComma": "es5",
    "printWidth": 80
}
  1. GitLens
    • 功能:它能增强 VSCode 的 Git 功能,让你可以直观地查看代码的提交历史、作者信息等,有助于团队协作和代码审查。
    • 配置:一般情况下,安装后即可使用,不过你可以在设置中根据自己的需求对显示信息和颜色等进行调整。
  2. Live Server
    • 功能:在开发前端页面时,它能提供一个实时预览的服务器,只要你保存文件,页面就会自动刷新。
    • 配置:安装完成后,在 HTML 文件中右键选择"Open with Live Server",就能在浏览器中实时预览页面。

4.2 Conda 虚拟环境使用

  1. 环境管理命令
    • 创建环境conda create -n story_tool python=3.9,这里创建了一个名为 story_tool 的虚拟环境,Python 版本为 3.9。
    • 激活环境conda activate story_tool,激活后 PowerShell 提示符会变为 (story_tool)
    • 查看环境列表conda env list,可以查看所有的 Conda 虚拟环境。
    • 删除环境conda remove -n story_tool --all,用于删除 story_tool 环境。
  2. 依赖管理
    • 安装依赖 :在激活的虚拟环境中,使用 pip install 命令来安装所需的 Python 包,例如 pip install flask jsondiff python-dotenv
    • 导出依赖pip freeze > requirements.txt,把当前环境中的所有依赖导出到 requirements.txt 文件,方便在其他环境中重现。
    • 安装依赖列表pip install -r requirements.txt,从 requirements.txt 文件中安装所有依赖。

4.3 AI 辅助工具选择与使用

  1. GitHub Copilot
    • 特点:它是由 OpenAI 和 GitHub 联合开发的 AI 代码助手,能根据上下文自动生成代码建议,涵盖多种编程语言。
    • 使用方法 :安装插件后,在编写代码时,Copilot 会在编辑器中实时给出代码建议,你可以按 Tab 键接受建议。例如,当你输入 def calculate_sum( 时,它可能会自动补全函数的参数和返回值。
  2. Tabnine
    • 特点:轻量级的 AI 代码补全工具,支持多种编程语言,免费版功能也能满足初学者的需求。
    • 使用方法 :安装后,在编写代码时,它会根据你的输入提供代码补全建议,你可以使用上下箭头选择建议,按 Enter 键接受。

4.4 用 Python 生成项目文件树状图

下面是一个简单的 Python 脚本,用于生成项目的文件树状图:

python 复制代码
import os

def generate_tree(path, prefix=''):
    items = os.listdir(path)
    for index, item in enumerate(items):
        is_last = index == len(items) - 1
        new_prefix = prefix + ('└── ' if is_last else '├── ')
        print(new_prefix + item)
        item_path = os.path.join(path, item)
        if os.path.isdir(item_path):
            next_prefix = prefix + ('   ' if is_last else '│   ')
            generate_tree(item_path, next_prefix)

if __name__ == "__main__":
    project_path = '.'  # 当前目录
    generate_tree(project_path)

将上述代码保存为 generate_tree.py,然后在项目根目录下运行 python generate_tree.py,就能在控制台看到项目的文件树状图。


第五部分:GitHub资源包获取与代码解析

5.1 GitHub资源包获取

  1. 注册与登录
    如果你还没有 GitHub 账号,需要先在 GitHub 官网 注册一个账号。注册完成后,使用账号和密码登录到 GitHub。
  2. 搜索资源
    打开 GitHub 首页,在搜索框中输入与 Blink 和 Elixir 相关的关键词,例如 "Blink Mind"、"Elixir framework" 等。筛选搜索结果,选择符合你需求且星标数较多、活跃度较高的项目。
  3. 克隆项目到本地
    在项目页面中,点击绿色的 "Code" 按钮,复制项目的 HTTPS 或 SSH 链接。然后在本地打开 PowerShell 或 Git Bash,使用 git clone 命令克隆项目到本地。例如:
bash 复制代码
git clone https://github.com/your-repo/blink-mind.git

这会将项目克隆到当前目录下的 blink-mind 文件夹中。

  1. 了解项目结构
    进入克隆下来的项目目录,使用前面提到的 generate_tree.py 脚本生成文件树状图,了解项目的整体结构。通常,Blink 和 Elixir 项目可能包含以下几个主要部分:
    • 前端文件:如 HTML、CSS、JavaScript 文件,负责界面的展示和交互。
    • 后端文件:Python 或其他语言的代码文件,处理业务逻辑和数据存储。
    • 配置文件 :如 config.json.env 等,用于存储项目的配置信息。
  2. 关键文件解析
    • 前端文件:查看 HTML 文件,了解页面的结构和布局;查看 CSS 文件,了解样式的定义和应用;查看 JavaScript 文件,了解交互逻辑的实现。
    • 后端文件:分析 Python 文件中的函数和类,了解其功能和调用关系。例如,在一个基于 Flask 的后端项目中,可能会有路由定义、数据库操作等代码。
    • 配置文件:理解配置文件中各个参数的含义和作用,例如数据库连接信息、API 密钥等。

5.3 利用 Python 生成文件组成树状图并投喂给 AI 解析

  1. 生成树状图
    运行之前编写的 generate_tree.py 脚本,将生成的树状图保存到一个文本文件中,例如 project_tree.txt
  2. 投喂给 AI 解析
    project_tree.txt 文件的内容复制到 AI 工具(如 GitHub Copilot、ChatGPT 等)中,请求 AI 对项目的文件结构进行分析和解释。例如,你可以问:"请根据这个文件树状图分析项目的主要功能模块和文件之间的关系"。

5.4 具体文件代码的解析及 AI 加详细注释

  1. 选择要解析的文件
    从项目中选择一个关键的文件,例如一个 Python 脚本或一个 JavaScript 文件。
  2. 使用 AI 添加注释
    将文件的代码复制到 AI 工具中,请求 AI 为代码添加详细注释。例如,对于以下 Python 代码:
python 复制代码
def add_numbers(a, b):
    return a + b

你可以让 AI 为其添加注释,AI 可能会给出如下结果:

python 复制代码
# 定义一个名为 add_numbers 的函数,该函数接受两个参数 a 和 b
def add_numbers(a, b):
    # 返回 a 和 b 的和
    return a + b
  1. 理解代码逻辑
    结合 AI 添加的注释,仔细阅读代码,理解其实现的功能和逻辑。如果有不理解的地方,可以进一步向 AI 提问,请求更详细的解释。

基于 Python 与 GitHub,打造个人专属本地化思维导图工具全流程方案(下)将介绍以下五个部分:

  • 第六部分:具体开发步骤
  • 第七部分:模块封装方法与资源包代码提取详解
  • 第八部分:调试技巧
  • 第九部分:浏览器开发人员工具介绍(以 Chrome 中文界面为例)
  • 第十部分:进程阻塞、版本冲突、内存泄露深度解析
相关推荐
AngelPP1 小时前
OpenClaw 架构深度解析:如何把 AI 助手搬到你的个人设备上
人工智能
宅小年1 小时前
Claude Code 换成了Kimi K2.5后,我再也回不去了
人工智能·ai编程·claude
AI探索者1 小时前
LangGraph StateGraph 实战:状态机聊天机器人构建指南
python
AI探索者1 小时前
LangGraph 入门:构建带记忆功能的天气查询 Agent
python
九狼2 小时前
Flutter URL Scheme 跨平台跳转
人工智能·flutter·github
ZFSS2 小时前
Kimi Chat Completion API 申请及使用
前端·人工智能
天翼云开发者社区3 小时前
春节复工福利就位!天翼云息壤2500万Tokens免费送,全品类大模型一键畅玩!
人工智能·算力服务·息壤
知识浅谈3 小时前
教你如何用 Gemini 将课本图片一键转为精美 PPT
人工智能
FishCoderh3 小时前
Python自动化办公实战:批量重命名文件,告别手动操作
python
躺平大鹅3 小时前
Python函数入门详解(定义+调用+参数)
python