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本文字数：7308，阅读时长大约：8分钟

作者：Moshe Zadka

译者：Hacker

Python

在探索数据方面具有令人难以置信的可扩展性。利用Pandas或Dask，你可以将Jupyter扩展到大数据领域。但是小数据、个人资料、私人数据呢？

JupyterLab 和 Jupyter Notebook 为我提供了一个绝佳的环境，可以让我审视我的笔记本电脑生活。

我的探索是基于以下事实：我使用的几乎每个服务都有一个 Web API。我使用了诸多此类服务：待办事项列表、时间跟踪器、习惯跟踪器等。还有一个几乎每个人都会使用到：日历。相同的思路也可以应用四川改性聚苯板于其他服务，但是日历具有一个很酷的功能：几乎所有 Web 日历都支持的开放标准 —— CalDAV。改性聚苯板

在 Jupyter 中使用 Python 解析日历

大多数日历提供了导出为 CalDAV 格式的方法。你可能需要某种身份验证才能访问这些私有数据。按照你的服务说明进行操作即可。如何获得凭据取决于你的服务，但是最终，你应该能够将这些凭据存储在文件中。我将我的凭据存储在根目录下的一个名为 的文件中：

切勿将用户名和密码直接放在 Jupyter Notebook 的笔记本中！它们可能会很容易因 的错误而导致泄漏。

下一步是使用方便的 PyPIcaldav库。我找到了我的电子邮件服务的 CalDAV 服务器（你可能有所不同）：

CalDAV 有一个称为 （主键）的概念。它是什么并不重要，只要知道它是你用来访问日历的东西就行了：

从字面上讲，日历就是关于时间的。访问事件之前，你需要确定一个时间范围。默认一星期就好：

大多数人使用的日历不止一个，并且希望所有事件都在一起出现。 方法使这一过程变得简单：

将所有事件读入内存很重要，以 API 原始的本地格式进行操作是重要的实践。这意味着在调整解析、分析和显示代码时，无需返回到 API 服务刷新数据。

但 “原始” 真的是原始，事件是以特定格式的字符串出现的：

幸运的是，PyPI 可以再次使用另一个辅助库vobject解围：

好吧，至少好一点了。

仍有一些工作要做，将其转换为合理的 Python 对象。第一步是 拥有 一个合理的 Python 对象。attrs库提供了一个不错的开始：

是时候编写转换代码了！

第一个抽象从解析后的字典中获取值，不需要所有的装饰：

日历事件总有一个“开始”、有一个“结束”、有一个 “持续时间”。一些stp绝热保温板谨慎的解析逻辑可以将两者协调为同一个 Python 对象：

将事件放在 本地 时区而不挤塑板是 UTC 中很有用，因此使用本地时区：

既然事件是真实的 Python 对象，那么它们实际上应该保温板 具有附加信息。幸运的是，可以将方法添加到类中。

但是要弄清楚哪个事件发生在哪一天不是很直接。你需要在 本地 时区中选择一天：

事件在内部始终是以“开始”/“结束”的方式表示的，但是持续时间是有用的属性。持续时间也可以添加到现有类中：

现在到了将所有事件转换为有用的 Python 对象了：

全天事件是一种特例，可能对分析生活没有多大用处。现在，你可以忽略它们：

事件具有自然顺序 —— 知道哪个事件最先发生可能有助于分析：

现在，事件已排序，可以将它们加载到每天：

有了这些，你就有了作为 Python 对象的带有日期、持续时间和序列的日历事件。

用 Python 报到你的生活

现在是时候编写报告代码了！带有适当的标题、列表、重要内容以粗体显示等等，有醒目的格式是很意义。

这就是一些 HTML 和 HTML 模板。我喜欢使用Chameleon：

Chameleon 的一个很酷的功能是使用它的 方法渲染对象。我将以两种方式使用它：

? 摘要将以粗体显示

? 对于大多数活动，我都会删除摘要（因为这是我的个人信息）

为了简洁起见，将该报告切成每天的：

渲染后，它将看起来像这样：

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?-- 2020-08-25 08:30:00 (0:45:00)

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? Busy 保温板-- 2020-08-25 15:00:00 (1:00:00)

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Python 和 Jupyter 的无穷选择

通过解析、分析和报告各种 Web 服务所拥有的数据，这只是你可以做的事情的表面。

为什么不对你最喜欢的服务试试呢？

via:https://opensource.com/article/20/9/calendar-jupyter

作者：Moshe Zadka选题：lujun9972译者：stevenzdg988校对：wxy

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