Python如何将Markdown转成HTML，Py

Python如何将Markdown转成HTML，Python-Markdown2类库的使用

ython-Markdown2是Python语言中一款轻量级的Markdown转换器，它可以将Markdown文本转换成HTML文档。在本教程中，我们将学习如何使用Python-Markdown2库。

安装Python-Markdown2

要使用Python-Markdown2库，我们需要先安装它。可以使用pip命令来安装Python-Markdown2库。在终端窗口中输入以下命令：

pip install markdown2

将Markdown转换为HTML

我们可以使用Python-Markdown2库将Markdown文本转换为HTML文档。以下是将Markdown文本转换为HTML文档的简单示例：

import markdown2

markdown_text='## Hello, world!'
html_text=markdown2.markdown(markdown_text)

print(html_text)

在这个示例中，我们首先导入了markdown2模块。然后，我们将Markdown文本保存到一个变量中。我们使用markdown()函数将Markdown文本转换为HTML文本，并将其保存到另一个变量中。最后，我们将HTML文本打印到控制台中。

使用选项

Python-Markdown2库还支持许多选项，以便我们可以自定义Markdown到HTML的转换过程。以下是使用选项的示例：

import markdown2

markdown_text='## Hello, world!'

# 使用选项
options={
    'extras': {
        'code-friendly': None,
        'fenced-code-blocks': None,
    }
}

html_text=markdown2.markdown(markdown_text, extras=options['extras'])

print(html_text)

在这个示例中，我们定义了一个包含选项的字典。选项可以传递给markdown()函数的第二个参数中。在这个例子中，我们使用了两个选项，即code-friendly和fenced-code-blocks。这些选项将Markdown文本转换为更友好的代码格式和带有围栏的代码块格式。最后，我们将HTML文本打印到控制台中。

总结

Python-Markdown2是一个非常有用的Python库，它使得Python程序员可以使用Python代码自动化将Markdown文本转换为HTML文档。在这篇教程中，我们学习了如何安装Python-Markdown2库，并使用示例代码演示了如何将Markdown文本转换为HTML文档，并使用选项自定义转换过程。希望这篇教程可以帮助您更好地使用Python-Markdown2库来处理Markdown文本。

前Elastic发布了Elasticsearch 7.10.0后又持续更新了7.10.1。该版本基于Apache Lucene 8.7.0开发，支持在Elasticsearch 在线弹性云和自建实例使用。现在就快速浏览下7.10的惊人特性。

可搜索的快照

在许多场景中，数据以指数级的速度增长。时间序列数据（例如日志，指标，跟踪和安全事件）尤其如此。在时间序列数据中，Elasticsearch存储的最新数据非常有价值。该数据可驱动警报，机器学习检测，开发工作流以及监视安全事件。所有这些数据保存在高性能实例上却是经济代价非常之大。

为了解决这个问题，开始研究数据的生命周期。使用索引生命周期管理等功能有助于将数据从高性能，高成本的“热”节点移动到性能较低的磁盘的低成本“热”节点。但是，如果公司要求保留多年的数据怎么办？您能否回答在网络星期一每年有多少不重复访问者访问您的网站？还是用户在5年内访问了多少系统的系统安全审计？要将大量数据保留在热节点上，仍然需要高昂的经济代价。这促使许多组织将一些数据存储为快照。这不是一个完美的解决方案，您仍然需要花时间从快照恢复数据。

引入...可搜索的快照，一项新的Beta版功能，可让您直接在无需还原的情况下在AWS S3，Microsoft Azure存储或Google Cloud Storage等低成本对象存储上搜索快照，而不会显着影响搜索性能。平衡成本，性能和功能，以满足您的存储和搜索需求。

可搜索快照为称为冷层的数据层提供了强大支撑。冷层（也处于beta版）旨在通过将群集存储减少多达50％而不会显着影响性能，从而显着降低只读数据的存储成本。它保持与您的热层和热层相同的可靠性和冗余级别，并完全支持可以从Elasticsearch进行的数据自动恢复。

增强安全的EQL

在7.9版中，ElasticSearch发布了事件查询语言（EQL），这是一种新的实验性查询语言。EQL 在Endgame中已使用多年，可帮助您全面了解威胁调查，识别和预防系统。现在已将安全空间中使用的这些相同的独特功能引入了Elasticsearch，并且在7.10中，Elasticsearch中的EQL现在处于Beta版，以用于可观察性和其他时间序列数据等用例。

EQL的由来。许多数据库和搜索平台繁琐且不直观，语法复杂且进入门槛很高。要检测可疑行为，需要分析多个数据源以及无缝的数据收集，聚合和分析功能。搜索和探索数据应该是直观且可迭代的，并具有微调问题和细化可疑行为的灵活性。在Endgame平台内，创建了简化这些数据分析和检测挑战的功能。使分析人员可以使用自然的英语进行搜索，并使用诸如“查找在活动的Windows端点上运行的进程wmic.exe”之类的直观短语。但是，分析人员也经常想搜索难以用英语清楚，简洁地描述的内容。EQL平衡了可用性，同时大大扩展了搜寻和检测的功能。它可以用来回答复杂的问题，而不会使用户负担很多数据库解决方案和分析框架所伴随的联接，事务，聚合或状态管理的内部工作。

Elasticsearch 7.10的强大压缩功能

Elasticsearch 7.10依赖于Apache Lucene 8.7，后者引入了对存储字段的更高压缩。基准测试报告说，使用新的存储字段压缩，最多可减少10％的空间！这是个大特性，对于那些为存储和维护PB级数据付费的组织而言尤其如此。由Elastic Observability和Elastic Security解决方案创建的索引由于通常保存的数据具有重复性，因此可以最大程度地节省费用。

Elasticsearch性能改进

Elastic一直致力于不断提高搜索聚合性能和内存效率。在7.8中，通过维护序列化的结果减少了聚合内存的消耗；在7.9中，我们将search.max_buckets限制增加到65,535。Elasticsearch团队在7.10中继续了这项工作，特别针对协调器节点和请求级断路器，以提高性能以及对基数和存储桶聚合的内存跟踪。通过预先计算日期范围，日期直方图聚合性能也提高了50％。

报警和动作触发（Alerts and Actions）

该警报和操作界面让触发动作和警报管理在一个空间，并提供工具来创建和管理接口，这样的警报可以触发通知等，索引和票务行动。与仪表板类似，警报和连接器也位于一个空间中。该警报和操作UI只为当前空间显示警报和连接器。Elasticsearch还通过Watcher提供了警报功能，可以通过Watcher UI进行管理。强大的报警功能甚至可以实现基于自定义地理围栏触发相应动作。

搜索时间点(PIT)

在Elasticsearch中查询索引时，实际上是在给定的时间点搜索数据。如果查询返回前10%的结果，如何查询其他90%的结果？在大多数可观察性和安全性使用案例中，索引不断变化，因此发送另一个查询将返回不同的结果，因为索引或数据已更改。时间点读取器使用户能够以给定时间点处的状态重复查询索引。时间点阅读器已经提供了EQL查询语言希望将来将其用于许多其他用例。

新的接收节点管道UI

使用新的接收节点管道UI可以更轻松地调试接收流。添加了视觉提示和管道测试，使可以轻松地逐步执行流程。查看输出中的错误消息可以帮助确定需要采取哪些措施，以确保的文档能够与提取处理器一起正常工作。

AUC ROC指标，用于评估分类机器学习模型

新增加了接收器工作特性曲线下的面积（AUC ROC），作为分类分析的评估指标。这是了解模型性能的常用评估指标。

数据框分析中的自定义功能处理器

数据框分析中的新字段使用户能够提供自己的功能转换和处理器，这些功能和处理器在训练之前应用，并在推理时自动应用。这使可以在将任何数据行提供给分析之前，对其进行最后一步的特征转换。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/release-notes-7.1.0.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/release-highlights.html

鸟网作者：江浙人士

出自蜂鸟网-观念摄影，原贴链接：https://m.fengniao.com/thread/10909574.html

1月《给太平洋装栅栏》

台湾东海岸，广袤的太平洋，一道红色的栏杆，令人想到了“给太平洋装围栏”的笑话。

2月《大海的线条》

惠州市惠东县巽寮湾，碧蓝的南海，红色浮标切割出的海域；

3月《蓬莱仙境》a

春天的大面积油菜花田，被云雾分割的山头漂浮在天上。

4月《Y呢？》

某商品的巨幅广告，仅仅剪取一个大大的 “X”，底下一人在低头看手机，仿佛在寻找“Y”。

5月《“9”》

上海外滩老洋房的旋转楼梯。用阿拉伯数字“9”，图解了中国“九九归一”这一“先绕圈子，最后回归原点”的意境。

6月《流淌》

拆迁房“拆”字流淌下形成的花纹。

7月《祠堂》

安徽山区的老祠堂，朝起朝落的阳光，更显得祠堂的苍老。

8月《焕然一新》

苏州一家新落成的幼儿园，色彩鲜艳。

9月《动感》

夜晚迷蒙的行人。

10月《反光镜》a

一辆电动车的反光镜隐迹于锈迹斑斑的瓦楞板下。

11月《窗前的灯》a

一盏困在“华容道”中灯。

12月《枯藤黄叶》a

枯藤行笔自由潇洒，黄叶点缀灵动生辉。

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