将《程序员工作中常见的英语词汇》转换为csv，xlsx单文件，并

最近在App Store发现了一款在电脑背单词的软件，可以充分利用上班的碎片时间记单词

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同时我在Github发现了一个主题为 程序员工作中常见的英语词汇 的仓库

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我打算把这些单词用碎片化时间记一下，于是写了个脚本，实现了一键导入，最终效果如图

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获取原项目数据

mkdir get-most-frequent-technology-english-words-csv
cd get-most-frequent-technology-english-words-csv
git clone --depth=1 https://github.com/Wei-Xia/most-frequent-technology-english-words.git
pipenv --python 3.11
pipenv shell
touch create_csv.py

安装依赖包

pipenv install  pandas openpyxl

在create_csv.py中写入以下代码

import os
import glob
import csv
import pandas as pd

def read_metadata(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        contents = file.readlines()
        metadata_lines = contents[1:contents.index('---\n', 1)]  # 获取元数据部分
        metadata = {}
        for line in metadata_lines:
            key, value = line.split(":", 1)  # 只根据第一个冒号来分割
            metadata[key.strip()] = value.strip()
        return metadata

def main():
    csv_file = 'most-frequent-technology-english-words.csv'
    md_files = glob.glob('./most-frequent-technology-english-words/_posts/*.md')
    print('==md_files==', md_files)

    with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        fieldnames = ['word', 'meaning', 'correct', 'note', 'category']
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

        writer.writeheader()
        for md_file in md_files:
            metadata = read_metadata(md_file)
            writer.writerow(metadata)

    # 读取CSV文件
    df = pd.read_csv(csv_file)

    # 选择需要的列
    df = df[['word', 'correct', 'meaning']]

    # 重命名列
    df = df.rename(columns={
        'word': '单词(必传)',
        'correct': '音标(默认不传)',
        'meaning': '解释(默认不填)',
    })

    # 将DataFrame转换为Excel文件
    df.to_excel('most-frequent-technology-english-words.xlsx', index=False)

if __name__ == "__main__":
    main()

运行 python create_csv.py

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Excel生成后，记得用微软的Excel打开，并保存一下，才能被摸鱼单词识别

将Excel导入摸鱼单词

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导入成功

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小结

中国大陆的程序员缺少英语语言环境，参加工作后，在学校学习的英语，会慢慢淡忘。

在桌面放一个记单词的小组件，利用碎片化时间多背背单词，可以大大减少读英语文档的难度，也能有更广阔的就业机会。