Jupyter中以复制粘贴的形式插入的图片(attachment)导出到md时不显示问题的解决办法（转换为网络图片）
问题描述
本人编写Jupyter Notebook的时候，经常参考其他网站或者书中的图片，因此常常将相应的截图粘贴到Jupyter Notebook 或Jupyter Lab中，但是当需要导出为markdown的时候发现导出后图片无法显示。
例如，将截图直接粘贴到jupyter的markdown单元格中时，直接粘贴的结果如下图所示
运行后显示正确图片
但是，当将Jupyter Notebook导出为markdown后，在markdown文件中无法正确显示
经过查询得知，在Jupyter以粘贴截图的方式插入图片，图片实际是以附件的方式存储在jupyter中。
用vscode打开此ipynb文件，并右键点击Reopen Editor With，选中Text Editor模式，可以看到实际上ipynb是以json格式存储的文本文件（用记事本打开也可以）。
其中此图片对应的cell部分为：
而更换为网络链接后就可以正常显示了，此时对应的cell为
因此，只需要将所有的attachments方式粘贴的图片转换为网络链接，然后再导出到md中就可以正常显示了。
前提:配置Picgo图床服务
本人利用Typora编辑笔记，并结合Picgo设置了图片自动上传机制，选择的是腾讯云cos对象存储服务。
这不是本文的重点，可以参考下面的博客进行设置，本文的方法只要通过Picgo设置了自动上传服务即可，不一定必须是腾讯云。
手把手教你Typora图床配置(PicGo+阿里云OSS/腾讯云COS)_孙不坚1208的博客-CSDN博客
处理程序详解
代码思路如下：
首先以json格式打开文件遍历cell，其中有attachments的就是我们的处理对象cell中source部分存储图片附件的名称，因此一次提取各个附件名称，在attachments中找到对应base64数据将图片数据通过Picgo的默认接口36677上传，返回值为上传后的图片网络链接，替换json文件中图片为在线图片。删除原json文件中attachments部分。将json数据写回文件
"""
将jupyter 的 markdown单元格中以复制粘贴形式插入的图片转换成图床图片
 ----> 
"""
import os
import re
import json
import fire
import base64
import requests
headers = {'Content-Type':'application/json'}
def get_json_data(filename):
dicts = {}
with open(filename, 'r', encoding = 'utf-8') as f:
ipynb_content = json.load(f)
cells = ipynb_content["cells"]
for cell in cells:
sources = cell['source']
if "attachments" in cell:
attachments = cell['attachments']
for idx, source in enumerate(sources):
attachment = 0
while(True):
attachment = source.find('attachment:', attachment)
if attachment==-1:
break
imageidx = attachment + 11
rbracket = source.find(')', imageidx)
imagename = source[imageidx:rbracket]
print(imagename)
value = attachments[imagename]
for data_type, base64data in value.items(): # 其实应该就一个key，valule
if "image" in data_type: # image/png image/jpeg
# print (key, data_type, base64data[:10])
pic_data = base64.b64decode(base64data)
if "png" in data_type:
with open('temp.png', 'wb')as f:
f.write(pic_data)
if "jpeg" in data_type:
with open('tmp.jpeg', 'wb') as f:
f.write(pic_data)
cur_path = os.path.abspath('./temp.png')
datas = json.dumps({'list': [cur_path]})
response = requests.post('http://127.0.0.1:36677/upload', data=datas, headers=headers)
result = response.json()['result']
# print(result[0])
url = result[0]
print(url)
print(source[attachment:rbracket])
sources[idx] = source.replace(source[attachment:rbracket],url)
# print(sources[idx])
attachment = rbracket + 1
cell.pop('attachments')
# print(cell)
ipynb_content['cells'] = cells
# dicts = ipynb_content
with open(filename, 'w', encoding = 'utf-8') as w:
# print(dicts)
json.dump(ipynb_content, w, indent = 1, ensure_ascii=False)
if __name__ == '__main__':
fire.Fire(get_json_data)
运行示例
运行前首先要开启picgo应用，否则无法使用其上传服务。
本程序使用的是picgo的上传服务，只要picgo中配置好了图床，均可使用
上图所示的ipynb文件中有两个png图片，一个jpeg图片，均为复制粘贴形式插入，均成功转换为在线链接，导出md后均可正常显示。
附：其他方式插入的图片导出问题
如果是利用matplotlib生成的图片导出md时，会以压缩包的形式导出，图片以压缩包内的相对路径形式在md中引用，此时利用typora的一键上传本地图片的功能也可以转换为在线链接。具体点击"格式"——“图像”——“上传所有本地图像”
其他的方式比如标签，无论是绝对路径还是相对路径插入的本地图片，也都可以在导出为md后，利用配置好的typora+picgo上传服务转换为在线链接。
上传本地图片的功能也可以转换为在线链接。具体点击"格式"——“图像”——“上传所有本地图像”
其他的方式比如标签，无论是绝对路径还是相对路径插入的本地图片，也都可以在导出为md后，利用配置好的typora+picgo上传服务转换为在线链接。