Py-FSRS 项目安装与配置指南

Py-FSRS 项目安装与配置指南

py-fsrs Python Package for FSRS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/py-fsrs

1. 项目基础介绍

Py-FSRS 是一个基于 Python 的开源项目，它允许开发者使用 Free Spaced Repetition Scheduler 算法轻松创建自己的间隔重复系统。间隔重复是一种记忆增强技术，通过在不断增加的时间间隔内复习信息，以提高长期记忆的效果。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• Free Spaced Repetition Scheduler (FSRS): 是一种间隔重复算法，用于优化复习时间间隔。
• Python 标准库: 项目主要使用 Python 的标准库来实现功能，无需额外的框架。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境：

• Python (建议版本 3.6 或更高)
• pip (Python 包管理器)

安装步骤

第一步：安装 Py-FSRS 包

打开命令行（终端），使用以下命令安装 Py-FSRS：

pip install fsrs

第二步：初始化 Py-FSRS 调度器

在你的 Python 项目中，你可以通过以下代码来初始化一个 Py-FSRS 调度器：

from fsrs import Scheduler, Card, Rating, ReviewLog

scheduler = Scheduler()

第三步：创建卡片并进行复习

创建一个新的卡片对象，并选择一个评分来复习卡片：

# 创建新卡片
card = Card()

# 选择一个评分并复习卡片
rating = Rating.Good  # 评分可以是 Again, Hard, Good, 或 Easy
review_log = scheduler.review_card(card, rating)

第四步：查看卡片下次复习时间

你可以通过以下代码来查看卡片下次复习的时间：

from datetime import datetime, timezone

due = card.due
time_delta = due - datetime.now(timezone.utc)

print(f"Card due on {due}")
print(f"Card due in {time_delta.seconds} seconds")

第五步：（可选）使用优化器来优化复习参数

如果你想进一步优化复习参数，你可以安装并使用 Py-FSRS 的优化器：

pip install "fsrs[optimizer]"

然后在你的代码中：

from fsrs import ReviewLog, Optimizer, Scheduler

# 假设你有一个 review_logs 列表，包含多个 ReviewLog 对象
review_logs = [review_log1, review_log2, ...]

# 初始化优化器并计算优化参数
optimizer = Optimizer(review_logs)
optimal_parameters = optimizer.compute_optimal_parameters()

# 创建一个使用优化参数的新调度器
scheduler = Scheduler(optimal_parameters)

以上步骤就是 Py-FSRS 的基础安装和配置过程。遵循这些步骤，你就可以开始使用 Py-FSRS 来创建和管理你的间隔重复系统了。

py-fsrs Python Package for FSRS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/py-fsrs