最近在App Store发现了一款在电脑背单词的软件,可以充分利用上班的碎片时间记单词
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同时我在Github发现了一个主题为 程序员工作中常见的英语词汇 的仓库
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我打算把这些单词用碎片化时间记一下,于是写了个脚本,实现了一键导入,最终效果如图
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mkdir get-most-frequent-technology-english-words-csv
cd get-most-frequent-technology-english-words-csv
git clone --depth=1 https://github.com/Wei-Xia/most-frequent-technology-english-words.git
pipenv --python 3.11
pipenv shell
touch create_csv.py
pipenv install pandas openpyxl
create_csv.py
中写入以下代码import os
import glob
import csv
import pandas as pd
def read_metadata(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
contents = file.readlines()
metadata_lines = contents[1:contents.index('---\n', 1)] # 获取元数据部分
metadata = {}
for line in metadata_lines:
key, value = line.split(":", 1) # 只根据第一个冒号来分割
metadata[key.strip()] = value.strip()
return metadata
def main():
csv_file = 'most-frequent-technology-english-words.csv'
md_files = glob.glob('./most-frequent-technology-english-words/_posts/*.md')
print('==md_files==', md_files)
with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
fieldnames = ['word', 'meaning', 'correct', 'note', 'category']
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
for md_file in md_files:
metadata = read_metadata(md_file)
writer.writerow(metadata)
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv(csv_file)
# 选择需要的列
df = df[['word', 'correct', 'meaning']]
# 重命名列
df = df.rename(columns={
'word': '单词(必传)',
'correct': '音标(默认不传)',
'meaning': '解释(默认不填)',
})
# 将DataFrame转换为Excel文件
df.to_excel('most-frequent-technology-english-words.xlsx', index=False)
if __name__ == "__main__":
main()
运行 python create_csv.py
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Excel生成后,记得用微软的Excel打开,并保存一下,才能被摸鱼单词识别
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中国大陆的程序员缺少英语语言环境,参加工作后,在学校学习的英语,会慢慢淡忘。
在桌面放一个记单词的小组件,利用碎片化时间多背背单词,可以大大减少读英语文档的难度,也能有更广阔的就业机会。