Python实战之markdown转pdf(包含公式转换)
目录
- 一、Pandoc转换
- 1.1 问题
- 1.2 下载
- 1.3 md转docx
- 1.4 md转pdf
- 二、python库实现
- 2.1 安装 wkhtmltopdf
- 2.2 安装 mdutils
- 2.3 引入数学公式
- 2.4 网页转pdf
- 2.5 进度条转换
一、Pandoc转换
1.1 问题
由于我们markdown编辑器比较特殊，一般情况下，我们不太好看，如果转换成pdf的话，我们就不需要可以的去安装各种编辑器才可以看了，所以我们有了md转pdf或者是docx的需求。
1.2 下载
资源地址
安装后，本地查看版本，是否安装成功：
出现如上图表示安装成功。
1.3 md转docx
cd进入我们需要转换的文件目录下，输入：
pandoc xxx.md -s -o xxxx.docx
-s：生成恰当的文件头部和底部。
-o：指定输出的文件。
查看实际效果：
此时发现文件已经生成好.我们打开看下，
整体转换效果还是不错的。
1.4 md转pdf
pandoc xxx.md -o xxxx.pdf --pdf-engine=xelatex
二、python库实现
使用 Typora可以直接转换
结合 wkhtmltopdf使用 markdown 库 和 pdfkit 库
2.1 安装 wkhtmltopdf
2.2 安装 mdutils
pip install markdown pip install pdfkit
参考案例：
import pdfkit
from markdown import markdown
input = r"F:\csdn博客\pytorch\【Pytorch】pytorch安装.md"
output = r"【Pytorch】pytorch安装.pdf"
with open(input, encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
html = markdown(text, output_format='html') # MarkDown转HTML
htmltopdf = r'D:\htmltopdf\wkhtmltopdf\bin\wkhtmltopdf.exe'
configuration = pdfkit.configuration(wkhtmltopdf=htmltopdf)
pdfkit.from_string(html, output_path=output, configuration=configuration, options={'encoding': 'utf-8'}) # HTML转PDF
但是我们此时存在一个问题，如果我们的md中有表格的话，如图：
那么转换之后会发现是乱的:
我们此时需要设定参数，修改为如下：
html = markdown(text, output_format='html',extensions=['tables'])
我们再看下效果：
2.3 引入数学公式
pip install python-markdown-math
import pdfkit
from markdown import markdown
input_filename = 'xxxx.md'
output_filename = 'xxxx.pdf'
html = '<!DOCTYPE html><body><link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex/dist/katex.min.css" rel="external nofollow" crossorigin="anonymous"><script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex/dist/katex.min.js" crossorigin="anonymous"></script><script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex/dist/contrib/mathtex-script-type.min.js" defer></script>{}</body></html>'
text = '$$E=mc^2$$'
text = markdown(text, output_format='html', extensions=['mdx_math']) # MarkDown转HTML
html = html.format(text)
pdfkit.from_string(html, output_filename, options={'encoding': 'utf-8'}) # HTML转PDF
2.4 网页转pdf
import pdfkit
pdfkit.from_file('xxx.html', 'xxxx.pdf', options={'encoding': 'utf-8'}) # HTML转PDF
2.5 进度条转换
pip install pymdown-extensions
progressbar.css
.progress-label {
position: absolute;
text-align: center;
font-weight: 700;
width: 100%;
margin: 0;
line-height: 1.2rem;
white-space: nowrap;
overflow: hidden;
}
.progress-bar {
height: 1.2rem;
float: left;
background-color: #2979ff;
}
.progress {
display: block;
width: 100%;
margin: 0.5rem 0;
height: 1.2rem;
background-color: #eeeeee;
position: relative;
}
.progress.thin {
margin-top: 0.9rem;
height: 0.4rem;
}
.progress.thin .progress-label {
margin-top: -0.4rem;
}
.progress.thin .progress-bar {
height: 0.4rem;
}
.progress-100plus .progress-bar {
background-color: #00e676;
}
.progress-80plus .progress-bar {
background-color: #fbc02d;
}
.progress-60plus .progress-bar {
background-color: #ff9100;
}
.progress-40plus .progress-bar {
background-color: #ff5252;
}
.progress-20plus .progress-bar {
background-color: #ff1744;
}
.progress-0plus .progress-bar {
background-color: #f50057;
}
progressbar.py
from markdown import markdown
filename = 'progressbar.md'
html = '''
<!DOCTYPE html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1, minimal-ui">
<title>progressbar</title>
<link rel="stylesheet" href="progressbar.css" rel="external nofollow" >
</head>
<body>
{}
</body>
</html>
'''
encoding = 'utf-8'
with open(filename, encoding=encoding) as f:
text = f.read()
extensions = [
'markdown.extensions.attr_list',
'pymdownx.progressbar'
]
text = markdown(text, output_format='html', extensions=extensions) # MarkDown转HTML
html = html.format(text)
print(html)
with open(filename.replace('.md', '.html'), 'w', encoding=encoding) as f:
f.write(html)
# pdfkit.from_string(html, output, options={'encoding': 'utf-8'}) # HTML转PDF
print('完成')
progressbar.md
[=0% "0%"]
[=5% "5%"]
[=25% "25%"]
[=45% "45%"]
[=65% "65%"]
[=85% "85%"]
[=100% "100%"]
[=85% "85%"]{: .candystripe}
[=100% "100%"]{: .candystripe .candystripe-animate}
[=0%]{: .thin}
[=5%]{: .thin}
[=25%]{: .thin}
[=45%]{: .thin}
[=65%]{: .thin}
[=85%]{: .thin}
[=100%]{: .thin}
我们看下最后的实际效果：
到此这篇关于Python实战之markdown转pdf(包含公式转换)的文章就介绍到这了,更多相关Python markdown转pdf内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
相关推荐
-
如何用Python实现简单的Markdown转换器
今天心血来潮,写了一个 Markdown 转换器. import os, re,webbrowser text = ''' # TextHeader ## Header1 List - 1 - 2 - 3 > **quote** > quote2 ## Header2 1. *斜体* 2. [@以茄之名](https://www.jb51.net/people/e4f87c3476a926c1e2ef51b4fcd18fa3) 3. 都提供了导入 Word 文
-
获取CSDN文章内容并转换为markdown文本的python
自己写的小工具,可以直接获取csdn文章并转换为markdown格式 效果图 核心代码 from PySide2.QtWidgets import QApplication,QMainWindow,QPushButton,QPlainTextEdit,QMessageBox import re import parsel import tomd import requests class CSDN(): def __init__(self): self.windows = QMainWindow
-
python 自动化将markdown文件转成html文件的方法
一.背景 我们项目开发人员写的文档都是markdown文件.对于其它组的同学要进行阅读不是很方便.每次编辑完markdown文件,我都是用软件将md文件转成html文件.刚开始转的时候,还没啥,转得次数多了,就觉得不能继续这样下去了.作为一名开发人员,还是让机器去做这些琐碎的事情吧.故写了两个脚本将md文件转成html文件,并将其放置在web服务器下,方便其他人员阅读. 主要有两个脚本和一个定时任务: •一个python脚本,主要将md文件转成html文件: •一个shell脚本,主要用于管理逻
-
Python实战之markdown转pdf(包含公式转换)
目录 一.Pandoc转换 1.1 问题 1.2 下载 1.3 md转docx 1.4 md转pdf 二.python库实现 2.1 安装 wkhtmltopdf 2.2 安装 mdutils 2.3 引入数学公式 2.4 网页转pdf 2.5 进度条转换 一.Pandoc转换 1.1 问题 由于我们markdown编辑器比较特殊,一般情况下,我们不太好看,如果转换成pdf的话,我们就不需要可以的去安装各种编辑器才可以看了,所以我们有了md转pdf或者是docx的需求. 1.2 下载 资源地址
-
Python利用PyPDF2快速拆分PDF文档
目录 安装PyPDF2模块 创建文件,准备PDF文档 万事俱备,准备开拆 文档的拆分思路 python拆分计算公式: 具体怎么拆? 完整拆分程序: 列表拆分法实现拆分PDF 写在最后 "人生苦短,快学Python",因为这句口号,我也加入了学习Python的浩浩大军,但由于Python真的是可以做的事情太多了,一时迷了眼,不知道自己应该去专攻哪个方向. 经过多方向试探,我还是选择了广而不深的web开发,Python的web开发自然离不开大名鼎鼎的Django,有一次突发奇想,下载了Dj
-
python自动提取文本中的时间(包含中文日期)
有时在处理不规则数据时需要提取文本包含的时间日期. dateutil.parser模块可以统一日期字符串格式. datefinder模块可以在字符串中提取日期. datefinder模块实现也是用正则,功能很全 但是对中文不友好. 但是这两个模块都不能支持中文及一些特殊的情况:所以我用正则写了段代码可进行中文日期及一些特殊的时间识别 例如: '2012年12月12日','3小时前','在2012/12/13哈哈','时间2012-12-11 12:22:30','日期2012-13-11','测
-
python 三种方法提取pdf中的图片
有时我们需要将一份或者多份PDF文件中的图片提取出来,如果采取在线的网站实现的话又担心图片泄漏,手动操作又觉得麻烦,其实用Python也可以轻松搞定! 今天就跟大家系统分享几种Python提取 PDF 图片的方法.其实没有非常完美的方法,每种方法提取效率都不是百分之百,因此可以考虑用多种方法进行互补,主要将涉及: 基于 fitz 库和正则搜索提取图片 基于 pdf2image 库的两种方法提取图片 基于 fitz 库和正则搜索 fitz 是 pymupdf 的子模块,需要先用命令行安装 pymu
-
Python实战之实现康威生命游戏
前言 康威生命游戏设计并不难,我的思路就是借助pygame进行外观的展示,最近一段时间的游戏项目都是使用pygame进行的,做起来比较顺利.内部代码的实现也比较简单根据他的规则我们需要的是多次的计算和判断,再刷新数组. 一.康威生命游戏规则 当周围仅有1个或没有存活细胞时, 原来的存活细胞进入死亡状态.(模拟生命数量稀少)当周围有2个或3个存活细胞时, 网格保持原样.当周围有4个及以上存活细胞时,原来的存活细胞亦进入死亡状态.(模拟生命数量过多)当周围有3个存活细胞时,空白网格变成存活细胞.(模
-
Python实战之用tkinter库做一个鼠标模拟点击器
前言 用Python做一个鼠标模拟点击器,可以实现多位置,定时,定次数,定区域随机位置点击,对于一些比较肝的游戏(痒痒鼠之类的),挂机非常有帮助,解放双手;定区域随机点击可以一定程度上防止系统检测出有使用脚本开挂的行为 import tkinter as tk import random import pyautogui as mouse from tkinter.messagebox import * 安装库 首先是今天要用到的几个必要的库:tkinter,random,pyautogui 没
-
Python实战之疫苗研发情况可视化
一.安装plotly库 因为这部分内容主要是用plotly库进行数据动态展示,所以要先安装plotly库 pip install plotly 除此之外,我们对数据的处理还用了numpy和pandas库,如果你没有安装的话,可以用以下命令一行安装 pip install plotly numpy pandas #导入所需库 import pandas as pd import numpy as np import plotly.express as px import plotly.graph_
-
Python实战之OpenCV实现猫脸检测
开发工具 Python版本:3.6.4 相关模块: cv2模块: 以及一些Python自带的模块. 环境搭建 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可. 原理简介 简单地讲一讲Haar分类器,也就是Viola-Jones识别器. 详细的原理说明可参考相关文件中的两篇论文: Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features; Robust Real-Time Face Detection. (1
-
Python 实战开发校园管理系统详细流程
Python 现在开发一套校园管理系统,包含各种人员,如教师.学生等.学校的系统通常还包括一些课程的信息 例如,现在开发一套校园管理系统,包含各种人员,如教师.学生等.学校的系统通常还包括一些课程的信息. 教师信息包括:姓名.性别.年龄.工号.教龄.职称.教授课程等.学生信息包括:姓名.性别.年龄.学号.入校时间.学院.专业等.课程信息包括:课程编号.考核方式.课程信息等.课程可能包括理论课.实践课等.如何设计一种比较合理的组织形式,能够对这些信息进行描述,把相关的信息进行组合. 共有六个类 T
-
Python实战之MNIST手写数字识别详解
目录 数据集介绍 1.数据预处理 2.网络搭建 3.网络配置 关于优化器 关于损失函数 关于指标 4.网络训练与测试 5.绘制loss和accuracy随着epochs的变化图 6.完整代码 数据集介绍 MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集,由60000个训练样本和10000个测试样本组成,每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片,且内置于keras.本文采用Tensorflow下Keras(Keras中文文档)神经网络API进行网络搭建. 开始之前,先回忆下机器学习