pydatawork 0.1.15

jk.zhou's datawork

get help

hello_jkzhou() Always grow together（v 0.1.7）

Sun Jun 18 23:34:45 CST 2023

def hello_jkzhou():
    """If you need help or have a better idea, send me an e-mail."""
    print("My e-mail is: [e-mail]")

functions and description

obsidian_move_md_or_canvas_linked_images() 移动obsidian中.md文档、.canvas文档及文档中链接的图片，实现附件管理、库空间管理、笔记归档 (v 0.1.14)

Sat Jun 24 18:37:16 CST 2023

def obsidian_move_md_or_canvas_linked_images(images_path,folder_path,target_folder):
    """
    移动obsidian中.md文档、.canvas文档及文档中链接的图片，实现附件管理、库空间管理、笔记归档。
    需要指定三个路径：
    images_path:图片附件所在的文件夹。通常是笔记库的附件文件夹
    folder_path:待移动、待整理的md、canvas文档所在文件夹。通常临时建立一个文件夹,将要移动的文件存放进去
    target_folder:提前准备的文件夹，可以建立在folder_path中，用于存放那个提取出来的图片
    执行结束后，可以将文档和对应的图片一起进行归档，实现笔记管理的目的。
    """

示例及说明：在自己的代码中提前准备好三个路径，然后调用函数

import pydatawork as dw 

images_path = "/home/jkzhou/Desktop/手机笔记同步-附件"
folder_path = "/home/jkzhou/Desktop/file"
target_folder = "/home/jkzhou/Desktop/file/附件"

obsidian_move_md_or_canvas_linked_images(images_path,folder_path,target_folder)

来源：原创 作者：jk.zhou

rename_folder_numeric_serialize() 文件夹从左到右比较，按数值从小到大排序，再从1开始进行序列化重命名（v 0.1.6）

Sun Jun 18 22:37:01 CST 2023

def rename_folder_numeric_serialize(path):
    """
    path:文件夹路径。给定一个文件夹路径，获取其中子文件夹的名字，根据子文件夹的名字，从左到右进行比较，按数值从小到大对子文件夹排序，再从1开始对子文件夹进行序列化重命名。
    """

来源：原创 作者：jk.zhou

get_weibo() 微博图片获取（v 0.1.2）

Sun Jun 18 17:10:46 CST 2023

def get_weibo(path,id,weibo_name):
    """
    path: 内容存放路径；
    id: 微博id；
    weibo_name: 内容存放路径下文件夹的名字。
    """

示例：获取梅西的微博id，获取其微博内容

import pydatawork as dw 

path="/home/Desktop/pydatawork"
id="5934019851" # 梅西的微博id。在网页版上能获得链接，链接中u后面的内容即为id ,梅西微博的id为 5934019851  https://weibo.com/u/5934019851
weibo_name="mx"

dw.get_weibo(path,id,weibo_name)

来源：非原创 原作者：XYJISAW 参考链接：https://www.omegaxyz.com/2018/02/13/python_weibo/

about pydatawork

pypi维护指令

cd 到pydatawork文件夹
python3 setup.py sdist bdist_wheel # 打包
twine check dist/* # 检查
twine upload dist/* # 上传，需要输入帐号密码

查看pydatawork是否有更新

pip3 list --outdated

pydatawork升级方法（先卸载，再安装）

pip3 uninstall pydatawork # 卸载
pip3 install pydatawork # 安装

pydatawork 导入方式

import pydatawork # 标准导入方式
import pydatawork as dw # 推荐使用此方式，更简洁

pydatawork安装

pip3 install pydatawork # 安装指令

关于pydatawork

数据工作相关的分享。

推荐始终使用最新版。

要升级使用最新的安装包，比较稳定可靠的一种方式是，先卸载旧的，再重装。

发布时间：Thu Jun 15 13:23:43 CST 2023