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[#]: collector: (lujun9972)
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[#]: translator: (stevenzdg988)
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[#]: reviewer: (wxy)
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[#]: publisher: (wxy)
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[#]: url: (https://linux.cn/article-13212-1.html)
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[#]: subject: (Improve your time management with Jupyter)
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[#]: via: (https://opensource.com/article/20/9/calendar-jupyter)
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[#]: author: (Moshe Zadka https://opensource.com/users/moshez)
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使用 Jupyter 改善你的时间管理
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> 在 Jupyter 里使用 Python 来分析日历，以了解你是如何使用时间的。
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[Python][2] 在探索数据方面具有令人难以置信的可扩展性。利用 [Pandas][3] 或 [Dask][4]，你可以将 [Jupyter][5] 扩展到大数据领域。但是小数据、个人资料、私人数据呢？
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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。
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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。
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### 在 Jupyter 中使用 Python 解析日历
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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 `.caldav` 的文件中：
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```
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import os
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with open(os.path.expanduser("~/.caldav")) as fpin:
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username, password = fpin.read().split()
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```
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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 `git push` 的错误而导致泄漏。
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下一步是使用方便的 PyPI [caldav][6] 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）：
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```
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import caldav
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client = caldav.DAVClient(url="https://caldav.fastmail.com/dav/", username=username, password=password)
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```
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CalDAV 有一个称为 `principal`（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：
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```
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principal = client.principal()
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calendars = principal.calendars()
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```
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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：
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```
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from dateutil import tz
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import datetime
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now = datetime.datetime.now(tz.tzutc())
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since = now - datetime.timedelta(days=7)
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```
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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。`itertools.chain.from_iterable` 方法使这一过程变得简单：
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```
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import itertools
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raw_events = list(
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itertools.chain.from_iterable(
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calendar.date_search(start=since, end=now, expand=True)
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for calendar in calendars
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)
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)
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```
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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。
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但 “原始” 真的是原始，事件是以特定格式的字符串出现的：
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```
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print(raw_events[12].data)
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```
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```
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BEGIN:VCALENDAR
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VERSION:2.0
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PRODID:-//CyrusIMAP.org/Cyrus
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3.3.0-232-g4bdb081-fm-20200825.002-g4bdb081a//EN
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BEGIN:VEVENT
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DTEND:20200825T230000Z
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DTSTAMP:20200825T181915Z
|
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DTSTART:20200825T220000Z
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SUMMARY:Busy
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UID:
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1302728i-040000008200E00074C5B7101A82E00800000000D939773EA578D601000000000
|
||
000000010000000CD71CC3393651B419E9458134FE840F5
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END:VEVENT
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END:VCALENDAR
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```
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幸运的是，PyPI 可以再次使用另一个辅助库 [vobject][7] 解围：
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```
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import io
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import vobject
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def parse_event(raw_event):
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data = raw_event.data
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parsed = vobject.readOne(io.StringIO(data))
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contents = parsed.vevent.contents
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return contents
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```
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```
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parse_event(raw_events[12])
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```
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```
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{'dtend': [<DTEND{}2020-08-25 23:00:00+00:00>],
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'dtstamp': [<DTSTAMP{}2020-08-25 18:19:15+00:00>],
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||
'dtstart': [<DTSTART{}2020-08-25 22:00:00+00:00>],
|
||
'summary': [<SUMMARY{}Busy>],
|
||
'uid': [<UID{}1302728i-040000008200E00074C5B7101A82E00800000000D939773EA578D601000000000000000010000000CD71CC3393651B419E9458134FE840F5>]}
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```
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好吧，至少好一点了。
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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][8] 库提供了一个不错的开始：
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```
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import attr
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from __future__ import annotations
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@attr.s(auto_attribs=True, frozen=True)
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class Event:
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start: datetime.datetime
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end: datetime.datetime
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timezone: Any
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summary: str
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```
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是时候编写转换代码了！
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第一个抽象从解析后的字典中获取值，不需要所有的装饰：
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```
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def get_piece(contents, name):
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return contents[name][0].value
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get_piece(_, "dtstart")
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datetime.datetime(2020, 8, 25, 22, 0, tzinfo=tzutc())
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```
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日历事件总有一个“开始”、有一个“结束”、有一个 “持续时间”。一些谨慎的解析逻辑可以将两者协调为同一个 Python 对象：
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```
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def from_calendar_event_and_timezone(event, timezone):
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contents = parse_event(event)
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start = get_piece(contents, "dtstart")
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summary = get_piece(contents, "summary")
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try:
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end = get_piece(contents, "dtend")
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except KeyError:
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end = start + get_piece(contents, "duration")
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return Event(start=start, end=end, summary=summary, timezone=timezone)
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```
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将事件放在 _本地_ 时区而不是 UTC 中很有用，因此使用本地时区：
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```
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my_timezone = tz.gettz()
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from_calendar_event_and_timezone(raw_events[12], my_timezone)
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Event(start=datetime.datetime(2020, 8, 25, 22, 0, tzinfo=tzutc()), end=datetime.datetime(2020, 8, 25, 23, 0, tzinfo=tzutc()), timezone=tzfile('/etc/localtime'), summary='Busy')
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```
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既然事件是真实的 Python 对象，那么它们实际上应该具有附加信息。幸运的是，可以将方法添加到类中。
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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：
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```
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def day(self):
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offset = self.timezone.utcoffset(self.start)
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fixed = self.start + offset
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return fixed.date()
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Event.day = property(day)
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```
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```
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print(_.day)
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2020-08-25
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```
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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：
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```
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def duration(self):
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return self.end - self.start
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Event.duration = property(duration)
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```
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```
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print(_.duration)
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1:00:00
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```
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现在到了将所有事件转换为有用的 Python 对象了：
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```
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all_events = [from_calendar_event_and_timezone(raw_event, my_timezone)
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for raw_event in raw_events]
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```
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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：
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```
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# ignore all-day events
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all_events = [event for event in all_events if not type(event.start) == datetime.date]
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```
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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：
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```
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all_events.sort(key=lambda ev: ev.start)
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```
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现在，事件已排序，可以将它们加载到每天：
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```
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import collections
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events_by_day = collections.defaultdict(list)
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for event in all_events:
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events_by_day[event.day].append(event)
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```
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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。
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### 用 Python 报到你的生活
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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。
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这就是一些 HTML 和 HTML 模板。我喜欢使用 [Chameleon][9]：
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```
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template_content = """
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<html><body>
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<div tal:repeat="item items">
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<h2 tal:content="item[0]">Day</h2>
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<ul>
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<li tal:repeat="event item[1]"><span tal:replace="event">Thing</span></li>
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</ul>
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</div>
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</body></html>"""
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```
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Chameleon 的一个很酷的功能是使用它的 `html` 方法渲染对象。我将以两种方式使用它：
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* 摘要将以粗体显示
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* 对于大多数活动，我都会删除摘要（因为这是我的个人信息）
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```
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def __html__(self):
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offset = my_timezone.utcoffset(self.start)
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fixed = self.start + offset
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start_str = str(fixed).split("+")[0]
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summary = self.summary
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if summary != "Busy":
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summary = "<REDACTED>"
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return f"<b>{summary[:30]}</b> -- {start_str} ({self.duration})"
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Event.__html__ = __html__
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```
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为了简洁起见，将该报告切成每天的：
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```
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import chameleon
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from IPython.display import HTML
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template = chameleon.PageTemplate(template_content)
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html = template(items=itertools.islice(events_by_day.items(), 3, 4))
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HTML(html)
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```
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渲染后，它将看起来像这样：
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**2020-08-25**
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- **\<REDACTED>** -- 2020-08-25 08:30:00 (0:45:00)
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- **\<REDACTED>** -- 2020-08-25 10:00:00 (1:00:00)
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- **\<REDACTED>** -- 2020-08-25 11:30:00 (0:30:00)
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- **\<REDACTED>** -- 2020-08-25 13:00:00 (0:25:00)
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- Busy -- 2020-08-25 15:00:00 (1:00:00)
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||
- **\<REDACTED>** -- 2020-08-25 15:00:00 (1:00:00)
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||
- **\<REDACTED>** -- 2020-08-25 19:00:00 (1:00:00)
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- **\<REDACTED>** -- 2020-08-25 19:00:12 (1:00:00)
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### Python 和 Jupyter 的无穷选择
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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。
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为什么不对你最喜欢的服务试试呢？
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via: https://opensource.com/article/20/9/calendar-jupyter
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作者：[Moshe Zadka][a]
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选题：[lujun9972][b]
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译者：[stevenzdg988](https://github.com/stevenzdg988)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://opensource.com/users/moshez
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[b]: https://github.com/lujun9972
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[1]: https://opensource.com/sites/default/files/styles/image-full-size/public/lead-images/calendar.jpg?itok=jEKbhvDT (Calendar close up snapshot)
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[2]: https://opensource.com/resources/python
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[3]: https://pandas.pydata.org/
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[4]: https://dask.org/
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[5]: https://jupyter.org/
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[6]: https://pypi.org/project/caldav/
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[7]: https://pypi.org/project/vobject/
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[8]: https://opensource.com/article/19/5/python-attrs
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[9]: https://chameleon.readthedocs.io/en/latest/
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