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Raw Blame History

📚 小红书图文批量转 PDF

Batch Convert XHS Images to PDF

一个智能 Python 脚本，用于将从小红书批量下载的 ZIP 压缩包，按顺序自动拼接为清晰的 PDF 文件。 A smart Python script that automatically converts ZIP archives from Xiaohongshu into well-ordered PDF files.

✨ 功能特性 • ⚙️ 工作流程 • 🚀 快速开始 • 🗂️ 项目结构 • 🤝 参与贡献

✨ 功能特性

特性	描述
📦 全自动处理	无需手动解压，脚本自动处理 `.zip` 压缩包。
🔢 智能自然排序	完美处理 `1, 2, ... 10, 11` 这样的文件名排序，确保图片顺序正确。
🚀 批量转换	支持一次性转换文件夹内的所有 `.zip` 文件，省时省力。
🗑️ 自动清理	转换成功后，自动删除原始的 `.zip` 文件和临时文件，保持目录整洁。
📖 PDF 优化	生成的 PDF 文件经过优化，保证清晰度的同时控制文件大小。
💻 跨平台兼容	依赖的 `Pillow` 库和 Python 脚本可在 Windows, macOS, Linux 上运行。

⚙️ 工作流程

脚本的核心逻辑非常简单直接：监控并处理文件夹内的 ZIP 文件，通过一系列自动化步骤输出 PDF。

核心步骤

扫描: 查找当前目录下的所有 .zip 文件。
解压: 将找到的 .zip 文件解压到临时目录。
排序: 智能地对所有图片文件进行“自然排序”。
合并: 将排序后的图片合并成一个 PDF 文件。
清理: 删除原始的 .zip 文件和临时文件夹。

graph TD
    A[📁 放置 .zip 文件] --> B{运行 pdf.py 脚本};
    B --> C[🔄 解压到临时目录];
    C --> D[🔢 按文件名自然排序];
    D --> E[🖼️ 合并图片为 PDF];
    E --> F[📄 生成 output.pdf];
    F --> G[🗑️ 删除原 .zip 文件];
    G --> H[✅ 完成];

🚀 快速开始

1. 环境准备

首先，确保你的电脑上安装了 Python 3。

然后，将本项目克隆到你的本地：

git clone https://github.com/tukuaiai/XHS-image-to-PDF-conversion.git
cd XHS-image-to-PDF-conversion

2. 安装依赖

本项目依赖 Pillow 库来处理图片。运行以下命令安装它：

pip install -r requirements.txt

或者，你也可以使用 Makefile (如果你的系统支持 make):

make install

3. 下载图文

使用你喜欢的浏览器扩展（如推荐的 小地瓜）从小红书下载图文，并确保它们是 .zip 格式。

小地瓜 - 小红书图片视频下载助手: Firefox 扩展

4. 运行脚本

模式一：批量处理所有 ZIP 文件 (推荐)

将所有下载的 .zip 文件移动到本项目文件夹中。
直接运行 pdf.bat (Windows) 或在终端中运行以下命令：
```
python pdf.py
```
或者使用 make:
```
make run
```
脚本会自动处理文件夹内所有的 .zip 文件。

模式二：处理单个 ZIP 文件

如果你只想处理一个文件，可以使用拖放或命令行参数：

拖放 (Windows): 将一个 .zip 文件直接拖到 pdf.bat 图标上。
命令行:
```
python pdf.py "你的文件路径.zip"
```

🗂️ 项目结构

XHS-image-to-PDF-conversion/
├── .git/
├── docs/                # (未来可能添加的文档)
├── 📚...pdf            # (示例文件)
├── pdf.bat              # Windows 批处理脚本
├── pdf.py               # 核心 Python 脚本
├── Makefile             # 自动化命令
├── requirements.txt     # Python 依赖
├── README.md            # 你正在阅读的这个文件
├── LICENSE              # MIT 许可证
├── CODE_OF_CONDUCT.md   # 社区行为准则
└── CONTRIBUTING.md      # 贡献指南

🤝 参与贡献

我们欢迎任何形式的贡献！无论是报告 Bug、提出功能建议还是直接贡献代码。

请参考我们的 贡献指南 (CONTRIBUTING.md) 来了解如何参与。

📜 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

如果这个项目对你有帮助，请给一个 Star ⭐！

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