如何利用Notion和豆瓣构建个性化的阅读计划清单？
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本文共计1060个文字，预计阅读时间需要5分钟。
前言：交完论文盲审后，终于从忙碌的实习、秋招和论文写作中暂时下来。
在复盘中，秋招的忙碌中发现，虽然自己读过不少书，但缺乏整体的整理和思考，因此想借此机会整理一下自己的阅读。
前言交完论文盲审稿，终于从接近一年的实习、秋招和论文的忙碌中闲下来。
在复盘秋招的时候发现自己虽然看过不少书，但缺少整理和思考，所以想趁这个机会梳理一下自己的阅读习惯，希望以后再读新的东西可以更系统高效。但是手动输入图书信息实在太慢了。经过一番调研，我发现有插件Notion Plus可以导出豆瓣图书列表，但似乎缺少维护（我没试），以及我自己想体验一下Notion API，就动了写一个小程序的念头。在这里把搭建过程分享给大家，全当抛砖引玉。
使用场景 ： 将单本图书信息从豆瓣导入到Notion database
预览： 读书清单
想要利用Notion提供的API对自己WorkSpace中的block进行操作的话，首先需要创建机器人（integration），并为机器人授予所需要操作的block操作权限。在 我的机器人 页面可以快速创建机器人。
创建新的机器人
填完信息点击创建之后，系统跳转到新的页面。页面最上方给出了这个机器人的Secrets ( 就是 Bearer token)，点击Show可以查看和复制。这个token会一直在这个页面，所以不用担心忘记。
创建数据表并邀请机器人Notion 其实是提供了创建Database的API的，但我之前其实已经手动创建过了，所以这里就偷懒没写代码。我的数据表长这个样子：
设计数据表想偷懒的同学可以直接用我的模板：阅读清单
做好数据表之后需要邀请机器人，并授权：
获取豆瓣读书数据Notion API提供的是基于RESTful架构的接口，虽然官方文档提供的是JavaScript样例，但我自己写Python比较多，所以还是用Python进行开发，还有一个原因就是Python爬取豆瓣数据会更加容易。
def getInfo(url):
header={
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
'Connection': 'keep-alive',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.235'
}
r = requests.get(url=url, headers=header)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
# get info
info = {}
info['title'] = soup.h1.span.text
infos = soup.find(id='info').find_all('span',attrs={'class':'pl'})
for i in infos:
if i.text.strip() == '作者':
info['作者'] = i.next_sibling.next_sibling.text
elif i.text == '出版社:':
info['出版社'] = i.next_sibling.next_sibling.text
else:
info[i.text.strip().strip(':')] = i.next_sibling.text.strip()
info['score'] = soup.find(class_='rating_num').text.strip()
info['cover'] = soup.find(class_='nbg')['href'].strip()
return info
获取数据的程序非常简单，requests发送请求，BeautifulSoup解析html。这个函数需要的参数url就是豆瓣读书某本书详情页面的链接，如：
数据写入Notion到这一步其实才开始用Notion API，简单来说就是构造请求，POST到指定的API就可以新建一条记录了。其中，构造请求的关键在于构造各字段（Property）。Notion中各类Property的values可以从property-value-object 中找到详细信息。比如Database的Name字段属于Title property，构造方式如下：
{
"Name": {
"title": [
{
"type": "text",
"text": {
"content": "The title"
}
}
]
}
}
这里有一个小技巧，就是可以先通过程序查询指定页面中各字段的值来获取页面结构，然后直接修改相应的值就可以了。查询指定页面的字段结构，可以构造如下请求：
import requests
token = '***'
database_id = '***'
r = requests.request(
"POST",
"api.notion.com/v1/databases/" + database_id + "/query",
headers={"Authorization": "Bearer " + token, "Notion-Version": "2022-02-22"},
)
print(r.text)
其中，token 就是上文创建机器人时Notion自动分配的Secrets ，database_id 就是需要查询的页面的id，页面的id可以直接从链接中找到,下如红框中的一串（从 / 到 ？中间 ）就是id。
本文共计1060个文字，预计阅读时间需要5分钟。
前言：交完论文盲审后，终于从忙碌的实习、秋招和论文写作中暂时下来。
在复盘中，秋招的忙碌中发现，虽然自己读过不少书，但缺乏整体的整理和思考，因此想借此机会整理一下自己的阅读。
前言交完论文盲审稿，终于从接近一年的实习、秋招和论文的忙碌中闲下来。
在复盘秋招的时候发现自己虽然看过不少书，但缺少整理和思考，所以想趁这个机会梳理一下自己的阅读习惯，希望以后再读新的东西可以更系统高效。但是手动输入图书信息实在太慢了。经过一番调研，我发现有插件Notion Plus可以导出豆瓣图书列表，但似乎缺少维护（我没试），以及我自己想体验一下Notion API，就动了写一个小程序的念头。在这里把搭建过程分享给大家，全当抛砖引玉。
使用场景 ： 将单本图书信息从豆瓣导入到Notion database
预览： 读书清单
想要利用Notion提供的API对自己WorkSpace中的block进行操作的话，首先需要创建机器人（integration），并为机器人授予所需要操作的block操作权限。在 我的机器人 页面可以快速创建机器人。
创建新的机器人
填完信息点击创建之后，系统跳转到新的页面。页面最上方给出了这个机器人的Secrets ( 就是 Bearer token)，点击Show可以查看和复制。这个token会一直在这个页面，所以不用担心忘记。
创建数据表并邀请机器人Notion 其实是提供了创建Database的API的，但我之前其实已经手动创建过了，所以这里就偷懒没写代码。我的数据表长这个样子：
设计数据表想偷懒的同学可以直接用我的模板：阅读清单
做好数据表之后需要邀请机器人，并授权：
获取豆瓣读书数据Notion API提供的是基于RESTful架构的接口，虽然官方文档提供的是JavaScript样例，但我自己写Python比较多，所以还是用Python进行开发，还有一个原因就是Python爬取豆瓣数据会更加容易。
def getInfo(url):
header={
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',
'Connection': 'keep-alive',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/43.0.235'
}
r = requests.get(url=url, headers=header)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
# get info
info = {}
info['title'] = soup.h1.span.text
infos = soup.find(id='info').find_all('span',attrs={'class':'pl'})
for i in infos:
if i.text.strip() == '作者':
info['作者'] = i.next_sibling.next_sibling.text
elif i.text == '出版社:':
info['出版社'] = i.next_sibling.next_sibling.text
else:
info[i.text.strip().strip(':')] = i.next_sibling.text.strip()
info['score'] = soup.find(class_='rating_num').text.strip()
info['cover'] = soup.find(class_='nbg')['href'].strip()
return info
获取数据的程序非常简单，requests发送请求，BeautifulSoup解析html。这个函数需要的参数url就是豆瓣读书某本书详情页面的链接，如：
数据写入Notion到这一步其实才开始用Notion API，简单来说就是构造请求，POST到指定的API就可以新建一条记录了。其中，构造请求的关键在于构造各字段（Property）。Notion中各类Property的values可以从property-value-object 中找到详细信息。比如Database的Name字段属于Title property，构造方式如下：
{
"Name": {
"title": [
{
"type": "text",
"text": {
"content": "The title"
}
}
]
}
}
这里有一个小技巧，就是可以先通过程序查询指定页面中各字段的值来获取页面结构，然后直接修改相应的值就可以了。查询指定页面的字段结构，可以构造如下请求：
import requests
token = '***'
database_id = '***'
r = requests.request(
"POST",
"api.notion.com/v1/databases/" + database_id + "/query",
headers={"Authorization": "Bearer " + token, "Notion-Version": "2022-02-22"},
)
print(r.text)
其中，token 就是上文创建机器人时Notion自动分配的Secrets ，database_id 就是需要查询的页面的id，页面的id可以直接从链接中找到,下如红框中的一串（从 / 到 ？中间 ）就是id。