Python-Markdown 技术文档
2024-12-20 04:23:07作者:温艾琴Wonderful
1. 安装指南
1.1 使用 pip 安装
Python-Markdown 可以通过 pip 工具进行安装。打开终端或命令行界面,输入以下命令:
pip install markdown
1.2 从源码安装
如果你需要从源码安装,可以按照以下步骤操作:
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/Python-Markdown/markdown.git -
进入项目目录:
cd markdown -
安装项目依赖:
pip install -r requirements.txt -
安装 Python-Markdown:
python setup.py install
2. 项目的使用说明
2.1 基本使用
安装完成后,你可以通过以下代码将 Markdown 文本转换为 HTML:
import markdown
# 你的 Markdown 文本
markdown_text = "# 这是一个标题\n\n这是一个段落。"
# 转换为 HTML
html = markdown.markdown(markdown_text)
print(html)
2.2 使用扩展
Python-Markdown 支持通过扩展来增强功能。你可以通过以下方式加载扩展:
import markdown
# 加载扩展
html = markdown.markdown(markdown_text, extensions=['extra', 'codehilite'])
2.3 命令行使用
Python-Markdown 还提供了命令行工具,可以直接在终端中使用:
markdown_py input.md > output.html
3. 项目 API 使用文档
3.1 markdown.markdown() 函数
markdown.markdown() 是 Python-Markdown 的核心函数,用于将 Markdown 文本转换为 HTML。
参数:
text(str): 要转换的 Markdown 文本。extensions(list): 要加载的扩展列表。output_format(str): 输出格式,默认为html5。
返回值:
- 返回转换后的 HTML 字符串。
示例:
html = markdown.markdown(markdown_text, extensions=['extra'])
3.2 markdown.Markdown 类
markdown.Markdown 类提供了更高级的控制,允许你自定义转换过程。
示例:
from markdown import Markdown
md = Markdown(extensions=['extra'])
html = md.convert(markdown_text)
4. 项目安装方式
Python-Markdown 可以通过以下两种方式安装:
-
通过 pip 安装:
pip install markdown -
从源码安装:
git clone https://github.com/Python-Markdown/markdown.git cd markdown pip install -r requirements.txt python setup.py install
通过以上步骤,你可以轻松安装并使用 Python-Markdown 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869