图床图片迁移

之前注册的jihulab仓库做图床，类似于GitHub，但是偶然登录时提示试用期已经结束，需要购买专业或者旗舰版使用，为了避免保留期结束后数据被清空，所以需要迁移图片，之前买的服务器还是腾讯云的，所以这次选择用腾讯云cos。

配置图床

申请COS

先登录腾讯云，登录后搜索对象存储进入概览页面，新用户进去会送6个月的标准存储包，按照步骤领取后就可以创建存储桶了（如下图）

创建一个桶，访问权限设置为公有读私有写，不然图片上传后不能访问，还得配置账号身份验证（安全问题可以通过设置防盗链）

搜索进入 API 密钥管理，创建一个访问密钥

配置PicGo

准备好基本信息后进入picgo，配置腾讯云cos相关参数：

此时就可以正常上传图片使用了

配置域名

默认上传的域名（源站域名）是根据 bucket 名称、地域名称生成的，例如我的是：leslie1-1309334886.cos.ap-shanghai.myqcloud.com，自己有的域名话可以替换一下，存储桶列表点击进入详情，左侧域名与传输管理中添加一条自己的域名，在域名解析里添加CNAME解析即可

在picgo出同样添加以下即可，已经上传的图片引用处正则替换一下就行

腾讯云cos注册送的6个月标准存储容量包，但是流量使用也会产生费用，需要买流量包。

可以考虑又拍云，有免费10G存储和15G流量。操作方式和cos基本一致

图片迁移

之前在 jihulab 上的图片有几百张，手动一张张下载再重新上传太麻烦，刚好发现 PicGo 运行会启动一个本地 Server，根据他的文档是可以利用 api 上传的，写一个简单的代码去做这个工作逻辑：

• 找到文本中 jihulab 的图片；
• 下载图片到指定文件夹；
• 把图片通过 PicGo 上传；
• 替换得到的新 url；

我在完全没有学习过 python 的情况下，简单写一个 py 程序，工具如下：

• VSCode：编辑器
• Codeium：GPT插件

import os
import re
import urllib.request
import json
import base64
import logging

# 正则
img_pattern = re.compile(r'https://jihulab\.com/.*\.gif', re.IGNORECASE)
# 目标文件夹
folder_path = 'E:\\python-script\\posts'
# 保存文件夹
image_save_path = 'E:\\python-script\\image_save'
if not os.path.exists(image_save_path):
    with open(image_save_path, 'w'):
        pass
# 请求路径
upload_request = 'http://127.0.0.1:36677/upload'
# 日志路径
logging.basicConfig(filename='E:\\python-script\\handle.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(message)s')


"""
读取单个md文件,遍历其中所有旧url,下载上传得到新url并替换
"""
def match_and_save(file_path):
    if file_path.endswith('.md'):
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = f.read()
            matched_urls = img_pattern.findall(content)
            logging.info("开始处理: {}".format(file_path))
            # 旧url写入临时目录,然后上传替换url
            for url in matched_urls:
                # 下载url到临时目录
                logging.info("\t>>>>原始URL: {}".format(url))
                img_name = os.path.basename(url)
                img_abPath = os.path.join(image_save_path, img_name)
                urllib.request.urlretrieve(url, img_abPath)
                # 调用上传接口
                logging.info("\t\t本地图片路径: {}".format(img_abPath))
                data = {
                    'list': [img_abPath]
                }
                req = urllib.request.Request(upload_request, json.dumps(data).encode('utf-8'), {'Content-Type': 'application/json; charset=utf-8'})
                with urllib.request.urlopen(req) as response:
                    res = json.loads(response.read().decode('utf-8'))
                    logging.info("\t\t响应体:{}".format(res))
                    if res['success']:
                        new_url = res['result'][0]
                        content = content.replace(url, new_url)
                        with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                            f.write(content)
            # 清空临时目录
            for file_name in os.listdir(image_save_path):
                file_path = os.path.join(image_save_path, file_name)
                if os.path.isfile(file_path):
                    os.remove(file_path)
            logging.info("处理完成: {}\n".format(file_path))
    
    return []

"""
文件则调用方法,文件夹则递归遍历
"""
def traverse_folder(folder_path):
    if os.path.isdir(folder_path):
        for item in os.listdir(folder_path):
            item_path = os.path.join(folder_path, item)
            traverse_folder(item_path)
    elif os.path.isfile(folder_path):
        match_and_save(folder_path)

# 调用方法
traverse_folder(folder_path)

代码都是 ctrl + i 快捷键问 GPT 生成的，我只是每个逐个方法校验一遍，调整生成的代码即可