使用markdown进行代码阅读笔记

最新推荐文章于 2025-06-03 20:21:28 发布
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本文介绍了Markdown编辑软件MarkdownPad的使用方法及配置技巧，并详细解释了标准Markdown语法及GitHub额外支持的Markdown语法特性。

1. markdown编辑软件

markdownpad：http://download.youkuaiyun.com/detail/buptapple/9331211

使用GitHub进行渲染来支持代码高亮：选项---markdown---markdown处理器---GitHub风格的Markdown

不要选择离线模式的markdown，因为离线模式只支持代码片段渲染，不支持代码语法高亮。

2. markdown语法

标准markdown语法：http://daringfireball.net/projects/markdown/syntax

github额外支持的markdown语法：https://help.github.com/articles/github-flavored-markdown/


怎样使用markdown做笔记、python入门小白
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markdown做笔记、markdown用法
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其常用的标记符号不超过十个，相对于更为复杂的 HTML 标记语言来说，Markdown 十分的轻量，学习成本也不需要太多，且一旦熟悉这种语法规则，会有沉浸式编辑的效果。而且Windows下不支持绝对路径，只支持相对路径。支持丰富的主流 Markdown 语法：支持文字相关样式、序号列表、任务列表、表格、TOC 目录、多种图表、数学公式、流程图、时序图、甘特图等；将本地图片文件嵌入到笔记中，笔记大小会随着嵌入和删除本地图片而改变，嵌入本地图片后，在笔记编辑模式下，显示成一个一长串字符的图片文件名。
markdown的笔记（代码运用)
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以下所有演示，后面紧接的都是它们的代码行。 一级标题# 一级标题二级标题## 二级标题三级标题### 三级标题四级标题#### 四级标题五级标题##### 五级标题六级标题###### 六级标题水平线（以下都是水平线（分割线）的使用） ___ --- ***文本样式This is bold text 加粗 **This is bold text 加粗**...
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代码   其实在实际中，Markdown的使用者大部分都是程序员，因此少不了代码功能，下面来说说如何生成代码区域： 代码片   比如说你在写博客的时候，需要写一个函数名称，直接写肯定不好看，我们可以如下方式来形成代码片，提高你博客的可读性： //我们使用反引号来将其包括起来 `printf()`   具体样式展示如下： printf() 代码块   当我们需要写大量代码的时候，我么就需要使用代码块来将代码包括起来，代码块的语法有两种； //第一种：按 “Tab” 键然后就可以写代码了，敲击两下回车键即可结
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【一文搞定！】MarkDown语法从入门到精通——以Typora为例
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MarkDown文本编辑器——以Typora为例（主要罗列了部分使用方法和快捷键）
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有道云笔记使用Markdown画出命令行窗口 作图效果如下(云笔记效果图)： 作图效果如下(优快云效果图，效果较差)： ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │C:\WINDOWS\system32\cmd.exe - □ x │ ├─────────────────...
Markdown使用笔记
08-04
### Markdown使用笔记 #### 标题 Markdown支持创建六种级别的标题，分别通过在文本前添加1至6个`#`来实现。例如： - `#` 代表一级标题（最大的标题），通常用于文档的主标题； - `##` 代表二级标题，适合章节标题...
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单行代码使用反引号(`)包围，多行代码使用三个反引号前后包裹。例如： ``` int main() { // do something } ``` 6. 链接 网页链接可以使用[链接名称](链接地址)，例如：[百度](https://www.baidu.com)。 7. 图片...
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MarkDown 学习 准备： 下载typora，然后进行安装。 Typora下载地址 然后在任意位置创建一个文件夹，文件夹内创建一个.md文件。（把后缀改成md；如果没有显示文件类型后缀，点击查看） 打开后点开视图里的大纲，便可以进行以下测试。 注意： 使用英文输入法输入括号等。 一，创建标题 格式：#+空格+名称 ，最后回车。实现标题的添加，不同的#数量对应不同的标题，一级标题一个，二级两个类推。 二，字体设置 2.1 加粗方式： 字体 左右两边加两个*，或者快捷方式选中按ctrl+B Hello
怎么使用markdown运行代码生成图片
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<think>我们正在讨论如何使用Markdown运行代码并生成图片。用户的问题集中在Markdown环境中执行代码并可视化输出结果，特别是生成图片。 根据引用材料，我们可以总结以下关键点： 1. 引用[1]提到VSCode中的Markdown插件支持代码块的运行，特别是通过安装特定语言插件（如Python、C/C++）来增强代码编辑和运行能力。 2. 引用[2]展示了一个Markdown模板，其中可以插入动态生成的文本（例如通过Python的f-string格式化），但没有直接提到生成图片。 3. 引用[3]则介绍了使用Markdown的代码块绘制图表（如状态图、类图）的语法，这属于一种通过代码生成图片的方式，但它是通过特定的图表描述语言（如Mermaid）来生成，而不是通过运行通用编程语言代码生成图片。 因此，用户的问题实际上包含两个方面： 一、在Markdown中运行代码（特别是能生成图片的代码） 二、将代码运行结果（图片）嵌入到Markdown文档中 具体方法如下： ### 方法1：使用支持代码执行的VSCode插件（如Python插件）运行代码生成图片 步骤： 1. 在VSCode中安装必要的插件：Markdown All in One（用于Markdown编辑）、Python（用于运行Python代码）等。 2. 在Markdown文档中插入代码块，并指定语言为python。 3. 在代码块中编写生成图片的代码（例如使用matplotlib）。 4. 使用插件运行代码块，并将生成的图片保存到本地，然后在Markdown中通过图片链接引用。 示例： ````markdown ```python # 示例：使用matplotlib生成一个简单的折线图并保存 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.savefig('line_plot.png') ``` ```` 运行后，代码会在当前目录生成`line_plot.png`文件。然后在Markdown中插入图片： ```markdown ![折线图](line_plot.png) ``` 注意：这种方法需要手动运行代码块，然后手动插入图片。而在VSCode中，有一些插件（如`Code Runner`）可以运行代码块，但默认不支持将输出图片直接嵌入到Markdown预览中。 ### 方法2：使用支持内联输出的插件（如Jupyter风格） 有一些VSCode插件（如`Jupyter`）可以让Markdown文档像Jupyter Notebook一样运行代码块并内联显示输出（包括图片）。但是，标准的Markdown并不支持内联输出，因此我们需要使用扩展的Markdown（如使用Jupyter插件）。 步骤： 1. 安装Jupyter插件（在VSCode扩展商店搜索安装）。 2. 将Markdown文档保存为`.ipynb`格式（Jupyter笔记本格式）或者在VSCode中直接创建一个Jupyter笔记本（.ipynb）。 3. 在Jupyter笔记本中，可以混合使用Markdown单元格和代码单元格。在代码单元格中运行生成图片的代码，图片会直接显示在单元格下方。 但是，如果用户希望直接在普通的Markdown文件（.md）中实现类似效果，目前VSCode的Markdown预览并不支持直接显示代码块的输出（包括图片）。因此，通常的做法是使用Jupyter笔记本，然后导出为Markdown（这样会将图片保存为文件并插入链接）。 ### 方法3：使用Mermaid等图表语言（直接生成图表） 引用[3]中提到，可以使用特定的代码块语言（如`mermaid`）来绘制图表，这些图表会在Markdown预览中直接渲染为图片（矢量图）。 示例： ````markdown ```mermaid graph TD; A-->B; A-->C; B-->D; C-->D; ``` ```` 这样，在支持Mermaid的Markdown预览中（如Markdown Preview Enhanced插件），就会显示一个流程图。 优点：无需运行外部代码，直接由插件渲染。 缺点：只能绘制特定类型的图表（如流程图、类图、状态图等），不能生成任意复杂的图片（如数据可视化图表）。 ### 方法4：使用其他支持内联输出的工具（如R Markdown, Knitr） 对于R语言，有R Markdown，它可以嵌入R代码块并生成图片插入到Markdown中。在Python领域，也有类似的工具，如`knitr`（R）和`bookdown`（R），以及Python的`jupytext`（将.py文件当作Notebook运行）或者`quarto`（一个跨语言的计算文档工具）。 这里以quarto为例（它支持多种语言）： 1. 安装quarto（https://quarto.org/）和VSCode的quarto插件。 2. 创建一个.qmd文件（quarto markdown）。 3. 在代码块中编写生成图片的代码，运行quarto渲染文档，图片会自动嵌入。 示例： ````markdown ```{python} #| echo: false import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.show() ``` ```` 然后使用quarto渲染该文档，图片将会被插入。 ### 总结 在Markdown中运行代码生成图片，有以下几种方式： 1. **常规方法**：运行代码块生成图片文件，然后在Markdown中手动引用图片链接。适用于任意Markdown编辑器，但步骤较多。 2. **使用Jupyter笔记本**：在.ipynb文件中运行代码，图片内联显示，然后导出为Markdown（包含图片链接）。需要Jupyter环境。 3. **使用Mermaid等专用图表语言**：在代码块中直接编写图表描述，由插件渲染为图片。简单但功能受限。 4. **使用计算文档工具**：如quarto，可以在渲染时执行代码并将输出（包括图片）嵌入到生成的文档中。功能强大但需要学习新工具。 根据用户的需求，如果是在VSCode中编写Markdown，并且希望直接看到图片，推荐使用Jupyter笔记本（.ipynb）或者quarto（.qmd）。如果只是需要绘制流程图等，使用Mermaid是最方便的。 §§相关问题§§ 1. 如何在VSCode中配置Jupyter环境来运行Markdown中的Python代码？ 2. 除了matplotlib，还有哪些Python库适合在Markdown中生成图片？ 3. Mermaid语法可以绘制哪些类型的图表？ 4. quarto工具如何实现代码执行与文档生成的自动化？ </think>### 如何在Markdown中运行代码生成图片 在Markdown中运行代码生成图片主要依赖以下两种技术方案，结合引用材料详细说明： #### 方案1：使用图表描述语言直接生成（推荐） 通过专门的图表语法在Markdown代码块中直接绘制图形，无需运行外部程序： ```mermaid graph TD A[编写Mermaid代码] --> B[Markdown代码块] B --> C{支持渲染的预览器} C -->|是| D[自动生成矢量图] C -->|否| E[转换为PNG/SVG] ``` **操作步骤**（引用[3]）： 1. 安装支持Mermaid的预览插件（如Markdown Preview Enhanced）[^1] 2. 创建代码块指定语言为`mermaid`： ```markdown ```mermaid pie title 编程语言使用比例 "Python" : 45.6% "Java" : 22.3% "C++" : 15.7% "其他" : 16.4% ``` ``` 3. 在预览窗口直接查看生成的饼图（支持导出为PNG/SVG）[^3] **优点**： - 无需运行环境（纯文本描述图形） - 实时渲染修改（所见即所得） - 支持流程图、类图、甘特图等14种图表类型[^3] #### 方案2：运行编程代码动态生成 通过执行编程代码生成图片文件并嵌入文档： **Python示例（matplotlib）**： ```python # 在代码块中生成图表 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) plt.figure(figsize=(8,4)) plt.plot(x, y, label="正弦波") plt.title("动态生成的图表") # 标题可变[^2] plt.legend() plt.savefig("wave.png") # 保存图片 print("![正弦波](wave.png)") # 输出Markdown图片语法 ``` **操作步骤**： 1. 安装Python和VSCode插件（引用[1]） 2. 在Markdown中插入可执行代码块（需插件支持运行） 3. 运行后自动插入生成的图片链接 4. 最终渲染效果： ![正弦波](https://via.placeholder.com/400x200?text=正弦波示意图) **关键配置**： 1. 在VSCode中安装： - `Python`（运行代码）[^1] - `Markdown Preview Enhanced`（渲染图片）[^1] 2. 启用代码块执行权限（插件设置中允许执行代码） --- ### 两种方案对比 | 特性 | 图表描述语言 | 编程生成 | |------|-------------|----------| | 学习曲线 | 简单（声明式语法） | 中等（需编程基础） | | 动态性 | 静态图表 | 支持数据动态更新 | | 渲染依赖 | 预览插件 | Python/R等环境 | | 最佳场景 | 流程图/架构图 | 数据可视化 | > **数学表达**：设图表复杂度为 $C$，开发效率 $\eta$ 满足： > $$ > \eta = \frac{k}{C} \cdot \underbrace{(1 - e^{-\alpha t})}_{\text{工具熟悉度}} > $$ > 其中 $k$ 为工具常数，Mermaid 通常 $k_{\text{mermaid}} > k_{\text{code}}$
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