用 Python写Alfred3 workflow 插件，一个最小示例

以前一直在使用Cerebro作为效率工具(开源免费)，但是Cerebro原作者似乎很久没有更新，今天抱着试一试的心态用了一把 Alfred 才发现，哎哟握草

Alfred优化了快速启动与搜索的功能，比Cerebro更加丝滑流畅，还引入了Workflows这个强大的扩展功能，用户可以用自己熟悉的语言比如 Python、JavaScript 和 Php 等来写Wokflow。因此赋予了Alfred无限的可能性。我查阅了一下Alfred 的文档，发现添加一个 Workflow 插件竟是如此便捷。

背景

自己平时喜欢浏览 HackerNews，所以希望在 Alfred 里面快速浏览今天的热门新闻，搜了一下现成的 Alfred 的 HackerNews 插件，都十分老旧，好像都不能正常工作。照着 Alfred 官方文档，用 Python 简单写了个Alfred-HackerNews，通过请求 API 获取 HackerNews 新闻。

使用截图

步骤创建一个新 Workflow

设置关键词触发 Python 脚本，如图所示，当输入 时，就可以执行 这条 shell 指令， 就是需要编辑的 Python 文件。在这个 Workflow 中由于没有输入参数，所以我设置了 。

使用 Alfred-Workflow 库流程创建完毕后，就需要对代码进行编辑

找到 Workflow 源码路径: 鼠标右键 ，选择Show in Finder，找到源码

请求api.hnpwa.com/v0获取 HackerNews 数据

def get_top_news():

base_url = 'https://api.hnpwa.com/v0//.json'

max_pages = 15

name = 'news'

result = []

for page in range(1, max_pages):

url = base_url.format(name=name, page=page)

req = web.get(url)

req.raise_for_status()

if len(req.json()) == 0:

break

result = result + req.json()

return result

将数据封装成 格式返回给 Alfred 进行显示

def main(wf):

posts = wf.cached_data('posts', get_top_news, max_age=60*60)

# Loop through the returned posts and add an item for each to

# the list of results for Alfred

for post in posts:

subtitle = "points: | user: | | comments: | ".format(

points=post['points'],

user=post['user'],

time_ago=post['time_ago'],

comments_count=post['comments_count'],

url=post['url']

)

wf.add_item(title=post['title'],

subtitle=subtitle,

arg=post['url'],

valid=True,

icon='./icon.png')

# Send the results to Alfred as XML

wf.send_feedback()

为了防止大量请求 API 造成服务器压力，也为了更快地显示结果，将数据进行缓存

posts=wf.cached_data('posts',get_top_news,max_age=60*60)

导出 Workflow

右键 将 workflow 导出为 格式，就可以发布出去啦

总结

如果使用 Python 第三方库，需要 pip 安装到本地路径

出于兼容性的考虑，Alfred-Workflow 暂时只支持 Python 2，有些小小遗憾；

示例代码和 Workflow 下载地址

https://github.com/wangshub/Alfred-HackerNews

MIT@神奇的战士