Python 之 【markdown 模块的学习】

Python 之 【markdown 模块的学习】

摘要：

markdown工具，可以将txt转化成html格式。这一类工具的作用是将按一定格式写成的可读性强的文本文件转化为结构化的标准xhtml或html。Linux 下面也有markdown:

zhoujy@zhoujy:~$ markdown text > a.html具体说明见文档zhoujy@zhoujy:~$ man markdown

这里介绍python中的markdown模块的实现，具体的信息见：​​markdown方法二：下载包安装地址：xvzf Markdown-2.3.1.tar.gzcd markdown-2.3.1/sudo python setup.py install

2，使用：

>>> import sys>>> import markdown>>> sys.setdefaultencoding('utf8')>>> f=open('text')>>> input = f.read()>>> html = markdown.markdown(input)>>> print html

或则直接：

python -m markdown text

3，结果：

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于处理系统管理任务和Web编程。Python[1]已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。自从2004年以后，python的使用率是呈线性增长[2]。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程。例如麻省理工学院的计算机科学及编程导论课程就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。说起科学计算，首先会被提到的可能是MATLAB。然而除了MATLAB的一些专业性很强的工具箱还无法替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相应的扩展库。和MATLAB相比，用Python做科学计算有如下优点：

首先，MATLAB是一款商用软件，并且价格不菲。而Python完全免费，众多开源的科学计算库都提供了Python的调用接口。用户可以在任何计算机上免费安装Python及其绝大多数扩展库。

其次，与MATLAB相比，Python是一门更易学、更严谨的程序设计语言。它能让用户编写出更易读、易维护的代码。

最后，MATLAB主要专注于工程和科学计算。然而即使在计算领域，也经常会遇到文件管理、界面设计、网络通信等各种需求。而Python有着丰富的扩展库，可以轻易完成各种高级任务，开发者可以用Python实现完整应用程序所需的各种功能。

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4，其他：

工作中要处理转换就写个函数：

def txt2html(text): return markdown.markdown(text)

之后就直接用函数转换：

abc = txt2html(abc)

总结：上面只说明了基本的用法，其实有很多参数以及相应的功能，有兴趣的同学可以看 ：​​里面说明很详细。

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