一、背景
我们项目开发人员写的文档都是markdown文件。对于其它组的同学要进行阅读不是很方便。每次编辑完markdown文件,我都是用软件将md文件转成html文件。刚开始转的时候,还没啥,转得次数多了,就觉得不能继续这样下去了。作为一名开发人员,还是让机器去做这些琐碎的事情吧。故写了两个脚本将md文件转成html文件,并将其放置在web服务器下,方便其他人员阅读。
主要有两个脚本和一个定时任务:
•一个python脚本,主要将md文件转成html文件;
•一个shell脚本,主要用于管理逻辑;
•一个linux定时任务,主要是定时执行shell脚本。
二、用python将markdown转成html
2.1 python依赖库
使用python的markdown库来转换md文件到html依赖两个库:
•pip install markdown
•pip install importlib
2.2 核心代码
核心代码其实只有一句,执行 markdown.markdown(text)就可以获得生成的html的原文。
input_file = codecs.open(in_file, mode="r", encoding="utf-8") text = input_file.read() html = markdown.markdown(text)
2.3 html编码和html样式
直接markdown.markdown(text)生成的html文本,非常粗略,只是单纯的html内容。而且在浏览器内查看的时候中文乱码(在chrome中),没有好看的css样式,太丑了。
解决办法也很简单,在保存文件的时候,将和css样式添加上。就这么简单解决了。
2.4 完整python内容
•读取md文件;
•将md文件转成html文本;
•添加css样式和保存html文本。
python代码内容:
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 使用方法 python markdown_convert.py filename import sys import markdown import codecs css = ''' ''' def main(argv): name = argv[0] in_file = '%s.md' % (name) out_file = '%s.html' % (name) input_file = codecs.open(in_file, mode="r", encoding="utf-8") text = input_file.read() html = markdown.markdown(text) output_file = codecs.open(out_file, "w",encoding="utf-8",errors="xmlcharrefreplace") output_file.write(css+html) if __name__ == "__main__": main(sys.argv[1:])
三、shell逻辑
3.1 逻辑说明
建立一个shell文件,用于进行逻辑处理,主要操作如下:
•更新svn文件,将最新的md文件更新下来(此处假设md文件是测试文档.md);
•执行python markdown_convert.py $NAME将md文件转成html文件(生成测试文档.html);
•将转好的html迁移到web路径下(移动到html/测试文档.html);
•启动一个web服务(此处用的是python的SimpleHTTPServer的web服务器).
3.2 完整shell逻辑
#!/bin/bash NAME='测试文档' ## 更新代码 svn update ## 删除html文件 if [ -f "$NAME.html" ];then rm "$NAME.html" fi ## 生成html if [ -f "$NAME.md" ];then python markdown_convert.py $NAME fi ## 生成html目录 if [ ! -d "html" ];then mkdir "html" fi ## 拷贝html文件 if [ -f "$NAME.html" ];then mv -f "$NAME.html" "html/" fi ## 开启web服务器 PID=`ps aux | grep 'python -m SimpleHTTPServer 8080' | grep -v 'grep' | awk '{print $2}'` if [ "$PID" = "" ];then cd html nohup python -m SimpleHTTPServer 8080 & echo 'start web server' else echo 'already start' fi
四、linux定时任务
在shell命令下输入crontab -e进入linux定时任务编辑界面。在里面设置markdown2web.sh脚本的定时任务:
## 更新文档 */10 * * * * cd /home/xxx/doc; sh markdown2web.sh > /dev/null 2>&1
以上所述是小编给大家介绍的python 自动化将markdown文件转成html文件的方法,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对PHP中文网的支持!
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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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