Alfred Workflows使用总结

2023-01-21

Alfred

  • 特点：收费，提高工作效率的工具，可以自定义工作流提高工作效率
  • WorkFlow，支持/bin/bash; /python等；

Workflow 开发流程

  1. 创建脚本：Language：/bin/bash，with input as {query}
  2. script 填写 /usr/bin/python your_script.py "{query}"；PS: 此处选择python开发，需要先学习一下python简单的语法
  3. 使用python开发工作流需要再工作流实例的根目录下安装python的依赖
  4. 选中对应的工作流右键，在 finder 中打开 
    Your Workflow/
 info.plist
 icon.png
 workflow/
     __init__.py
     background.py
     notify.py
     Notify.tgz
     update.py
     util.py
     version
     web.py
     workflow.py
     workflow3.py
 yourscript.py
 etc.
  5. 安装依赖， 在上面打开的目录中执行；pip install --target=. Alfred-Workflow，
  6. 执行后：workflow 目录上面安装的依赖包，youscript.py是我们下面需要介绍的
  7. 可以先安装部分依赖: pip install browsercookie; pip install requests
  8. 开发youscript.py脚本；脚本内容：使用http接口查询{yourWebSite}上面查询配置信息，然后解析成Alfred的下拉框选项，组装{yourWebSite}的跳转连接，使用arg属性传输到下一步
  9. 空白处右键，创建 action –> openUrl，URL录入{query}或者采用其他方式
#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8

import requests
import json
import browsercookie
import sys
import time
from workflow import Workflow, ICON_WEB, web

url = 'https://xxx.xxx.com/api/xxx?_search='
cookies = browsercookie.chrome()
icon='/item.ico' #show your icon

def send_request(query): # 发送http请求获取数据
    params = {"key": query} # 拼接请求参数
    r = requests.get(url=url, cookies=cookies, params=params)
    return json.loads(r.text)

def main(wf): # 获取输入框中的参数，查询接口，将放回信息放到 Workflow 中（会自动转换成 XML），alfred 选中对应item 回车会将 arg 作为参数传递到下一个操作对象
    if len(wf.args):
        query = wf.args[0]
    else:
        query = None #使用缓存加速# result = send_request(query)
    result = wf.cached_data(query, lambda :send_request(query), max_age=60)
    wf.logger.info(result) # logger，在debug console中显示，可以进行调试
    for item in result['data']:
        name = item['key']
        path = str(name).replace(".", "/")
        linkUrl = 'https://xxx.xxx.com/' + path  # 跳转链接
        wf.add_item(title=name, icon=icon, arg=linkUrl, valid=True)
    wf.send_feedback()

if __name__ == '__main__': # 构造 Workflow 对象，运行完退出
    wf = Workflow()
    sys.exit(wf.run(main))
其他注意事项
  • 导入安装可能遇到的问题
    1. 由于脚本使用的python开发需要对应的python环境。alfred 的工作流依赖 python 2.7，不支持python3
    2. 脚本中使用到了一些python的包，所以需要安装下。使用 pip install 进行安装就行，pip 没有安装的可以在网上查下
    3. 脚本中使用requests模块去请求接口，这里接口大部分是不要登录才能访问的，所以这里使用了一个包（browsercookie）来获取本地的浏览器 cookies。
    4. 在第一次发送请求的时候会提示授权，输入密码点击始终允许。
    5. 查看alfred工作的运行情况可以通过debug日志查看
常用
  • 快速查找某个目录下的IDEA项目；其他场景可以类比开发即可
  • 创建脚本，Language: /usr/bin/python ； with input as {query}
  • Script如下； 先配置一个全局参数: idea_workspace_path=/User/xxx/project 如何配置？在当前脚本UI右上角有个{X}按钮，点击之后选择Environment Variables，详细教程参见: https://www.alfredapp.com/help/workflows/workflow-configuration/
  • 最后在workflow中增加一个Actions，选择Launch Apps/Files配置IDEA即可；其他场景按需选择
#!/usr/bin/python
#  -*- coding: utf-8 -*-
import json
import os
import re


def search(paths, name):
    """
    查询指定目录下 所有文件夹
    """
    data = []
    for path in paths:
        files = os.listdir(path)
        for file_name in files:
            if re.search(name, file_name, re.I) and file_name.find(".") == -1:
                file_path = path + "/" + file_name
                data.append({"uid": file_name,
                             "title": file_name,
                             "subtitle": file_path,
                             "arg": file_path})
    print json.dumps({"items": data})


# 配置idea_project工作空间
path = os.getenv("idea_workspace_path")
if not path:
    data = []
    data.append({"title": "未设置idea工作空间:idea_workspace_path"})
    print json.dumps({"items": data})
else:
    search(path.split(","), '{query}')

资料

  • 官网：https://www.alfredapp.com/
  • github：https://github.com/deanishe/alfred-workflow/blob/master/docs/tutorial_1.rst
  • workflows：https://www.alfredworkflows.store/
  • 中英文翻译：https://github.com/xfslove/alfred-google-translate

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