使用Jupyter改善你的时间管理

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 在探索数据方面具有令人难以置信的可扩展性。利用 Pandas 或 Dask，你可以将 Jupyter 扩展到大数据领域。但是小数据、个人资料、私人数据呢？

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。

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。

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import os
  
  
  
  
with open(os.path.expanduser("~/.caldav")) as fpin:
  
  
  
  
    username, password = fpin.read().split()
 
 
 
 

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）：

 
 
 
 

  
  
  
  
import caldav
  
  
  
  
client = caldav.DAVClient(url="https://caldav.fastmail.com/dav/", username=username, password=password)
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
principal = client.principal()
  
  
  
  
calendars = principal.calendars()
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
from dateutil import tz
  
  
  
  
import datetime
  
  
  
  
now = datetime.datetime.now(tz.tzutc())
  
  
  
  
since = now - datetime.timedelta(days=7)
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
import itertools
  
  
  
  
 
  
  
  
  
raw_events = list(
  
  
  
  
    itertools.chain.from_iterable(
  
  
  
  
        calendar.date_search(start=since, end=now, expand=True)
  
  
  
  
        for calendar in calendars
  
  
  
  
    )
  
  
  
  
)
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
print(raw_events[12].data)
 
 
 
 

 
 
 
 

  
  
  
  
    BEGIN:VCALENDAR
  
  
  
  
    VERSION:2.0
  
  
  
  
    PRODID:-//CyrusIMAP.org/Cyrus
  
  
  
  
     3.3.0-232-g4bdb081-fm-20200825.002-g4bdb081a//EN
  
  
  
  
    BEGIN:VEVENT
  
  
  
  
    DTEND:20200825T230000Z
  
  
  
  
    DTSTAMP:20200825T181915Z
  
  
  
  
    DTSTART:20200825T220000Z
  
  
  
  
    SUMMARY:Busy
  
  
  
  
    UID:
  
  
  
  
     1302728i-040000008200E00074C5B7101A82E00800000000D939773EA578D601000000000
  
  
  
  
     000000010000000CD71CC3393651B419E9458134FE840F5
  
  
  
  
    END:VEVENT
  
  
  
  
    END:VCALENDAR
 
 
 
 

幸运的是，PyPI 可以再次使用另一个辅助库 vobject 解围：

 
 
 
 

  
  
  
  
import io
  
  
  
  
import vobject
  
  
  
  
 
  
  
  
  
def parse_event(raw_event):
  
  
  
  
 data = raw_event.data
  
  
  
  
 parsed = vobject.readOne(io.StringIO(data))
  
  
  
  
 contents = parsed.vevent.contents
  
  
  
  
 return contents
 
 
 
 

 
 
 
 

  
  
  
  
parse_event(raw_events[12])
 
 
 
 

 
 
 
 

  
  
  
  
 {'dtend': [],
  
  
  
  
 'dtstamp': [],
  
  
  
  
 'dtstart': [],
  
  
  
  
 'summary': [],
  
  
  
  
 'uid': []}
 
 
 
 

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开始：

 
 
 
 

  
  
  
  
import attr
  
  
  
  
from __future__ import annotations
  
  
  
  
@attr.s(auto_attribs=True, frozen=True)
  
  
  
  
class Event:
  
  
  
  
    start: datetime.datetime
  
  
  
  
    end: datetime.datetime
  
  
  
  
    timezone: Any
  
  
  
  
    summary: str
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
def get_piece(contents, name):
  
  
  
  
 return contents[name][0].value
  
  
  
  
get_piece(_, "dtstart")
  
  
  
  
 datetime.datetime(2020, 8, 25, 22, 0, tzinfo=tzutc())
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
def from_calendar_event_and_timezone(event, timezone):
  
  
  
  
    contents = parse_event(event)
  
  
  
  
    start = get_piece(contents, "dtstart")
  
  
  
  
    summary = get_piece(contents, "summary")
  
  
  
  
    try:
  
  
  
  
        end = get_piece(contents, "dtend")
  
  
  
  
    except KeyError:
  
  
  
  
        end = start + get_piece(contents, "duration")
  
  
  
  
    return Event(start=start, end=end, summary=summary, timezone=timezone)
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
my_timezone = tz.gettz()
  
  
  
  
from_calendar_event_and_timezone(raw_events[12], my_timezone)
  
  
  
  
 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')
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
def day(self):
  
  
  
  
 offset = self.timezone.utcoffset(self.start)
  
  
  
  
 fixed = self.start + offset
  
  
  
  
 return fixed.date()
  
  
  
  
Event.day = property(day)
 
 
 
 

 
 
 
 

  
  
  
  
print(_.day)
  
  
  
  
 2020-08-25
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
def duration(self):
  
  
  
  
 return self.end - self.start
  
  
  
  
Event.duration = property(duration)
 
 
 
 

 
 
 
 

  
  
  
  
print(_.duration)
  
  
  
  
 1:00:00
 
 
 
 

现在到了将所有事件转换为有用的 Python 对象了：

 
 
 
 

  
  
  
  
all_events = [from_calendar_event_and_timezone(raw_event, my_timezone)
  
  
  
  
              for raw_event in raw_events]
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
# ignore all-day events
  
  
  
  
all_events = [event for event in all_events if not type(event.start) == datetime.date]
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
all_events.sort(key=lambda ev: ev.start)
 
 
 
 

现在，事件已排序，可以将它们加载到每天：

 
 
 
 

  
  
  
  
import collections
  
  
  
  
events_by_day = collections.defaultdict(list)
  
  
  
  
for event in all_events:
  
  
  
  
    events_by_day[event.day].append(event)
 
 
 
 

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：

 
 
 
 

  
  
  
  
template_content = """
  
  
  
  

  
  
  
  

  
  
  
  
Day
  
  
  
  

  
  
  
  
 
Thing