pydatawork 0.1.25

jk.zhou's datawork

functions and description

copy_files() 复制当前文件夹中（不包括子文件夹）指定类型的文件 （v 0.1.23）

Sun Jun 25 06:19:50 CST 2023

def copy_files(folder_path, target_folder, file_type_list):
    """
    folder_path:待整理文件夹
    target_folder:目标文件夹
    file_type_list:一个列表，里面存放需要复制的文件类别的后缀类型，如[".jpg",".zip",".png",".gz",".whl",".md"]，注意，要带点“.”。其中“.gz”表示“.tar.gz”这一类
    实现效果：将待整理文件夹中(注：不包括子文件夹)指定类型的文件复制到目标文件夹
    """

来源：原创 作者：jk.zhou

move_files() 移动当前文件夹中（不包括子文件夹）指定类型的文件 （v 0.1.23）

Sun Jun 25 06:17:26 CST 2023

def move_files(folder_path, target_folder, file_type_list):
    """
    folder_path:待整理文件夹
    target_folder:目标文件夹
    file_type_list:一个列表，里面存放需要移动的文件类别的后缀类型，如[".jpg",".zip",".png",".gz",".whl",".md"]，注意，要带点“.”。其中“.gz”表示“.tar.gz”这一类
    实现效果：将待整理文件夹中(注：不包括子文件夹)指定类型的文件移动到目标文件夹
    """

来源：原创 作者：jk.zhou

copy_all_files() 复制文件夹及子文件夹下指定类型的全部文件 （v 0.1.22）

Sun Jun 25 06:05:29 CST 2023

def copy_all_files(folder_path, target_folder, file_type_list):
    """
    folder_path:待整理文件夹，可包含多层级子文件夹
    target_folder:目标文件夹
    file_type_list:一个列表，里面存放需要复制的文件类别的后缀类型，如[".jpg",".zip",".png",".gz",".whl",".md"]，注意，要带点“.”。其中“.gz”表示“.tar.gz”这一类
    实现效果：将待整理文件夹及其子文件夹中指定类型的全部文件复制到目标文件夹
    """

来源：原创 作者：jk.zhou

move_all_files() 移动文件夹及子文件夹下指定类型的全部文件 （v 0.1.22）

Sun Jun 25 05:01:22 CST 2023

def move_all_files(folder_path, target_folder, file_type_list):
    """
    folder_path:待整理文件夹，可包含多层级子文件夹
    target_folder:目标文件夹
    file_type_list:一个列表，里面存放需要移动的文件类别的后缀类型，如.ipg|.png|.gif|.zip|.rar|.md|.mp4|.xml|.gz(表示.tar.gz)|等，注意，要带点“.”
    实现效果：将待整理文件夹及其子文件夹中指定类型的全部文件移动到目标文件夹
    """

示例：

import pydatawork as dw 

folder_path = "/home/jkzhou/Desktop/pydatawork/test_data/move_all_files/folder_path"
target_folder = "/home/jkzhou/Desktop/pydatawork/test_data/move_all_files/target_folder"
file_type_list = [".jpg",".zip",".png",".gz",".whl",".md"]

dw.move_all_files(folder_path,target_folder,file_type_list)

来源：原创 作者：jk.zhou

obsidian_move_md_or_canvas_linked_images() 提取obsidian中.md文档、.canvas文档中链接的图片，实现附件管理、库空间管理、笔记归档 (v 0.1.24)

Sat Jun 24 18:37:16 CST 2023

def obsidian_move_md_or_canvas_linked_images(images_path,folder_path,target_folder):
    """
    提取obsidian中.md文档、.canvas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:待整理的md、canvas文档所在文件夹（可包括多层级子文件夹，会遍历）。通常临时建立一个文件夹,将待整理的笔记存进去
    target_folder:提前准备的文件夹，可以建在任意位置，用于存放提取出来的图片
    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"

dw.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

hello_jkzhou() 获得帮助（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]")

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