如何通过代理在Jupyter Notebook中使用mermaid.ink渲染Mermaid图

方案1：在代码中配置请求代理 #

如果你的实现是通过requests调用mermaid.ink接口，可直接在请求时指定代理参数，让请求走代理通道获取图片：

from IPython.display import Image
import requests

def render_mermaid_with_proxy(mermaid_code):
    # 替换为你的代理地址和端口
    proxy_settings = {
        'http': 'http://your-proxy-address:port',
        'https': 'http://your-proxy-address:port'
    }
    # 编码Mermaid代码并请求mermaid.ink
    encoded_code = requests.utils.quote(mermaid_code)
    img_url = f"https://mermaid.ink/img/{encoded_code}"
    # 带代理请求图片
    response = requests.get(img_url, proxies=proxy_settings)
    # 直接显示图片内容
    display(Image(response.content))

# 使用示例
render_mermaid_with_proxy("""
graph TD
    A[开始] --> B{判断}
    B -->|是| C[执行操作]
    B -->|否| D[跳过]
    C --> E[结束]
    D --> E[结束]
""")

优点：无需额外安装工具，仅需修改现有代码；生成的图仍能在GitHub正常显示。

方案2：本地渲染Mermaid图（完全脱离远程服务） #

使用mermaid-cli（mmdc）本地生成图片，彻底避免代理限制问题：

1. 先安装mermaid-cli：通过npm执行npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli（需先安装Node.js）
2. 在Jupyter中编写Python代码调用本地mmdc生成并显示图片：

from IPython.display import Image, SVG
import subprocess
import tempfile
import os

def render_mermaid_local(mermaid_code, output_format='png'):
    # 创建临时Mermaid文件
    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', suffix='.mmd', delete=False) as tmp_mmd:
        tmp_mmd.write(mermaid_code)
        input_path = tmp_mmd.name
    
    # 生成输出文件路径
    output_path = f"{os.path.splitext(input_path)[0]}.{output_format}"
    # 调用mmdc本地渲染
    subprocess.run(['mmdc', '-i', input_path, '-o', output_path], check=True)
    
    # 显示图片
    if output_format == 'png':
        display(Image(output_path))
    elif output_format == 'svg':
        display(SVG(output_path))
    
    # 清理临时文件
    os.remove(input_path)
    os.remove(output_path)

# 使用示例
render_mermaid_local("""
graph LR
    X[输入] --> Y[处理]
    Y --> Z[输出]
""", output_format='svg')

优点：完全不依赖远程服务，代理环境下无网络限制；生成的图片会被嵌入Notebook，GitHub可直接显示。

方案3：配置Jupyter全局代理 #

修改Jupyter配置文件，让所有网络请求默认走代理：

1. 生成Jupyter配置文件（如果没有）：执行jupyter notebook --generate-config
2. 打开生成的jupyter_notebook_config.py，添加以下代码：

import os
# 替换为你的代理地址
os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://your-proxy-address:port'
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://your-proxy-address:port'

3. 重启Jupyter Notebook后生效。
   优点：一次配置全局生效，无需修改每个绘图代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dudung