使用 Jupyter 改善你的时间管理

发布时间：2025-11-04 19:49:41 来源：创站工坊 作者：系统运维

在 Jupyter 里使用 Python 来分析日历，使用善的时间以了解你是改管理如何使用时间的。

Python 在探索数据方面具有令人难以置信的使用善的时间可扩展性。利用 Pandas 或 Dask，改管理你可以将 Jupyter 扩展到大数据领域。使用善的时间但是改管理小数据、个人资料、使用善的时间私人数据呢？改管理

JupyterLab 和 Jupyter Notebook 为我提供了一个绝佳的环境，可以让我审视我的使用善的时间笔记本电脑生活。

我的改管理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、使用善的时间时间跟踪器、改管理习惯跟踪器等。使用善的时间还有一个几乎每个人都会使用到：日历。改管理相同的使用善的时间思路也可以应用于其他服务，但是服务器租用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。

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 .caldav 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 git push 的错误而导致泄漏。

下一步是使用方便的 PyPI caldav 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 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：

从字面上讲，日历就是b2b信息网关于时间的。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。itertools.chain.from_iterable 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站群服务器开始：

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 html 方法渲染对象。我将以两种方式使用它：

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：

2020-08-25

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？ 

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