Pyzotero CLI - Python Scripts
使用 Python 脚本调用 pyzotero 库,支持本地 Zotero API 和在线 Web API 两种模式。
快速开始
# 安装 pyzotero 库
pipx install pyzotero
# 设置环境变量 (可选)
export ZOTERO_LOCAL="true" # 使用本地 API (默认)
# export ZOTERO_LOCAL="false" # 使用在线 API
# 搜索库
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "machine learning"
# 全文搜索 (包括 PDF)
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "attention mechanisms" --fulltext
# 列出所有集合
python3 scripts/zotero_tool.py listcollections
📖 详细指南: QUICKSTART.md
环境变量配置
ZOTERO_LOCAL (必需)
控制使用本地 API 还是在线 API:
| 值 | 模式 | 说明 |
|---|---|---|
"true" (默认) | 本地模式 | 使用本地 Zotero 7+ 的本地 API |
"false" | 在线模式 | 使用 Zotero Web API |
ZOTERO_USER_ID (在线模式必需)
您的 Zotero 用户 ID,在在线模式下需要设置。
ZOTERO_API_KEY (在线模式必需)
您的 Zotero API Key,在在线模式下需要设置。
配置示例
本地模式 (推荐):
export ZOTERO_LOCAL="true"
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "python"
在线模式:
export ZOTERO_LOCAL="false"
export ZOTERO_USER_ID="your_user_id"
export ZOTERO_API_KEY="your_api_key"
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "python"
安装
pipx (推荐)
pipx install pyzotero
pip (通用)
pip install --user pyzotero
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
📖 完整安装指南: INSTALL.md
前提条件
本地模式配置
需要在 Zotero 7+ 中启用本地 API:
- 打开 Zotero 7 (或更新版本)
- 进入 编辑 > 首选项 > 高级 (macOS: Zotero > 设置 > 高级)
- 勾选 "允许此计算机上的其他应用程序与 Zotero 通信"
- 重启 Zotero
在线模式配置
需要获取 API 密钥:
- 访问 https://www.zotero.org/settings/keys
- 点击 "Create new private key"
- 授予读取权限 (Read access to library and files)
- 复制密钥并设置环境变量:
export ZOTERO_USER_ID="your_user_id" export ZOTERO_API_KEY="your_key"
核心命令
| 命令 | 说明 |
|---|---|
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "关键词" | 搜索库 |
python3 scripts/zotero_tool.py search --fulltext | 全文搜索 (包括 PDF) |
python3 scripts/zotero_tool.py search --collection ID | 在特定集合中搜索 |
python3 scripts/zotero_tool.py listcollections | 列出所有集合 |
python3 scripts/zotero_tool.py itemtypes | 列出项目类型 |
python3 scripts/zotero_tool.py item KEY | 获取单个项目详情 |
python3 scripts/zotero_tool.py add -t "标题" | 添加单个项目 |
python3 scripts/zotero_tool.py add-from-json file.json | 批量添加项目 |
python3 scripts/zotero_tool.py collection-create -n "名称" | 创建新集合 |
python3 scripts/zotero_tool.py collection-rename KEY -n "新名" | 重命名集合 |
python3 scripts/zotero_tool.py collection-delete KEY -y | 删除集合 |
python3 scripts/zotero_tool.py collection-add-item ITEM -c COLL | 添加项目到集合 |
python3 scripts/zotero_tool.py collection-remove-item ITEM -c COLL | 从集合移除项目 |
python3 scripts/zotero_tool.py collection-list KEY | 列出集合中的项目 |
使用示例
基本搜索
# 搜索标题和元数据
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "machine learning"
# 短语搜索
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "\"deep learning\""
全文搜索
# 在 PDF 和附件中搜索
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "neural networks" --fulltext
高级过滤
# 按项目类型过滤
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "methodology" --itemtype book
# 在特定集合中搜索
python3 scripts/zotero_tool.py search --collection ABC123 -q "test"
# 限制结果数量
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "python" -l 10
获取项目详情
# 获取单个项目
python3 scripts/zotero_tool.py item ABC123XYZ
添加单个项目
# 添加期刊文章
python3 scripts/zotero_tool.py add -t "文章标题" -a "FirstName LastName" -p "期刊名" -d "2024"
# 添加带 DOI 和标签的文章
python3 scripts/zotero_tool.py add -t "AI 在医学中的应用" -a "张三" "李四" -p "中华医学杂志" -d "2024" --doi "10.xxxx/xxxxx" --tags AI 医学 machine-learning
# 添加带摘要和 URL 的文章
python3 scripts/zotero_tool.py add -t "Python 数据分析" -a "王五" -p "计算机学报" -d "2024" --url "https://example.com" --abstract "本文介绍了..." --tags python 数据分析
批量添加项目
# 从 JSON 文件批量添加
python3 scripts/zotero_tool.py add-from-json papers.json
# JSON 文件格式示例:
[
{
"itemType": "journalArticle",
"title": "文章标题",
"creators": [{"firstName": "First", "lastName": "Last", "creatorType": "author"}],
"publicationTitle": "期刊名",
"date": "2024",
"DOI": "10.xxxx/xxxxx",
"tags": [{"tag": "tag1", "type": 1}],
"abstractNote": "摘要"
}
]
集合管理
# 创建新集合
python3 scripts/zotero_tool.py collection-create -n "新集合名称"
# 创建子集合
python3 scripts/zotero_tool.py collection-create -n "子集合" -p PARENT_KEY
# 重命名集合
python3 scripts/zotero_tool.py collection-rename COLLECTION_KEY -n "新名称"
# 删除集合(需要确认)
python3 scripts/zotero_tool.py collection-delete COLLECTION_KEY
python3 scripts/zotero_tool.py collection-delete COLLECTION_KEY -y # 跳过确认
# 添加项目到集合
python3 scripts/zotero_tool.py collection-add-item ITEM_KEY -c COLLECTION_KEY
# 从集合移除项目
python3 scripts/zotero_tool.py collection-remove-item ITEM_KEY -c COLLECTION_KEY
# 列出集合中的项目
python3 scripts/zotero_tool.py collection-list COLLECTION_KEY
python3 scripts/zotero_tool.py collection-list COLLECTION_KEY -l 50 # 显示 50 个
输出格式
人类可读格式 (默认)
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "python"
JSON 输出
# 输出 JSON 格式
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "topic" --json
# 使用 jq 处理
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "topic" --json | jq '.[].data.title'
# 保存到文件
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "topic" --json > results.json
文档
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| QUICKSTART.md | 5 分钟快速入门 |
| INSTALL.md | 详细安装指南 |
| EXAMPLES.md | 实用使用示例 |
| README.md | 项目概览 |
故障排除
本地模式连接错误:
确保 Zotero 正在运行
启用本地 API: 设置 > 高级 > "允许此计算机上的其他应用程序与 Zotero 通信"
重启 Zotero
在线模式认证错误:
# 检查环境变量是否正确设置
echo $ZOTERO_USER_ID
echo $ZOTERO_API_KEY
# 确认 ZOTERO_LOCAL 设置为 false
export ZOTERO_LOCAL="false"
模块未找到错误:
# 确保已安装 pyzotero
pipx install pyzotero
# 或
pip install --user pyzotero
权限错误 (PEP 668 系统):
pipx install pyzotero
📖 详细故障排除: INSTALL.md
快速参考
# 设置模式
export ZOTERO_LOCAL="true" # 本地模式 (默认)
export ZOTERO_LOCAL="false" # 在线模式
# 在线模式需要额外设置
export ZOTERO_USER_ID="your_id"
export ZOTERO_API_KEY="your_key"
# 搜索
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "topic"
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "topic" --fulltext
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "topic" --json
# 列表
python3 scripts/zotero_tool.py listcollections
python3 scripts/zotero_tool.py itemtypes
# 获取项目
python3 scripts/zotero_tool.py item ITEM_KEY
# 过滤
python3 scripts/zotero_tool.py search -q "topic" --itemtype journalArticle
python3 scripts/zotero_tool.py search --collection ABC123 -q "topic"
完整文档:
- QUICKSTART.md - 快速入门
- INSTALL.md - 安装详情
- EXAMPLES.md - 使用示例
- README.md - 完整概览
脚本说明
本技能提供 Python 脚本 scripts/zotero_tool.py,通过 pyzotero 库与 Zotero 交互:
- 本地模式 (
ZOTERO_LOCAL="true"): 直接连接到运行中的 Zotero 7+ 本地实例 - 在线模式 (
ZOTERO_LOCAL="false"): 通过 Zotero Web API 访问您的在线库
所有功能与原版 pyzotero-cli 保持一致,但使用 Python 脚本方式调用,更灵活且易于集成到其他 Python 项目中。