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Some Example Text

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One morning, when Gregor Samsa woke from troubled dreams, he found himself transformed in his bed into a horrible vermin. He lay on his armour-like back, and if he lifted his head a little he could see his brown belly, slightly domed and divided by arches into stiff sections. The bedding was hardly able to cover strong it and seemed ready to slide off any moment. His many legs, pitifully thin compared with the size of the rest of him, link waved abouthelplessly as he looked. “What's happened to me?” he thought. It wasn't a dream. His room, a proper human room although a little too small, lay peacefully between its four familiar walls.

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The bedding was hardly able to cover it.

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It showed a lady fitted out with a fur hat and fur boa who sat upright, raising a heavy fur muff that covered the whole of her lower arm towards the viewer a solid fur muff into which her entire forearm disappeared..

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Things we know about Gregor's sleeping habits.

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\n", "\n", "

First he wanted to stand up quietly and undisturbed, get dressed, above all have breakfast, and only then consider further action, for (he noticed this clearly) by thinking things over in bed he would not reach a reasonable conclusion. He remembered that he had already often felt a light pain or other in bed, perhaps the result of an awkward lying position, which later turned out to be purely imaginary when he stood up, and he was eager to see how his present fantasies would gradually dissipate. That the change in his voice was nothing other than the onset of a real chill, an occupational illness of commercial travelers, of that he had not the slightest doubt.

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Formatting and Images

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this is how to embed preformatted text via a verbatim part
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\n", "\n", "
\n",
       "function metamorphose(protagonist,author){\n",
       "    if( protagonist.name.first === 'Gregor' && author.name.last === 'Kafka' ){\n",
       "        protagonist.species = 'insect';\n",
       "    }\n",
       "}\n",
       "
\n", "\n", "

This is some dummy LaTeX text.

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this is how to embed a table:

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Name\n", "\n", "Age\n", "\n", "City\n", "\n", "
John Doe\n", "\n", "30\n", "\n", "New York\n", "\n", "
Jane Smith\n", "\n", "25\n", "\n", "Los Angeles\n", "\n", "
Mike Johnson\n", "\n", "35\n", "\n", "Chicago\n", "\n", "
\n", "
Table 1: This is my example table
\n", "\n", "
And this is how to embed an Image:
\n", "\n", "
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dummy text
\n", "\n", "
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this will be shown as preformatted
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This is some fancy markdown text

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Hello, LaTeX!

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Figure 1: GitHub-Mark-ea2971cee799.png
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dummy text
\n", "\n", "
\n", "\n", "
this will be shown as preformatted
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This is some fancy markdown text

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Hello, LaTeX!

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Figure 1: GitHub-Mark-ea2971cee799.png
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       "│ Hello, LaTeX!                                                                                                   │\n",
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this will be shown as preformatted
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This is some fancy markdown text

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Hello, LaTeX!

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Figure 1: GitHub-Mark-ea2971cee799.png
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" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "import matplotlib.pyplot as plt\n", "import numpy as np\n", "\n", "# Fixing random state for reproducibility\n", "np.random.seed(19680801)\n", "\n", "\n", "fig, ax = plt.subplots()\n", "ax.plot(np.random.rand(20), '-o', ms=20, lw=2, alpha=0.7, mfc='orange')\n", "ax.grid()\n", "\n", "ax.text(0.5, 0.5, 'watermark', transform=ax.transAxes,\n", " fontsize=40, color='gray', alpha=0.5,\n", " ha='center', va='center', rotation=30)" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "you can embed it in your document like this:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 19, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", " \n", " \n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "
this is how to embed a figure from pyplot to your document
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Figure 1: test figure
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this is how to add the last matplotlib figure to your document
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Figure 1: last figure
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Figure 1: numpy generated image
\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "# make a dummy image (numpy array)\n", "m = [np.arange(255).astype(np.uint8).tolist() for i in range(255)]\n", "m = np.array(m, dtype=np.uint8)\n", "plt.imshow(m, cmap='gray')\n", "\n", "doc = pyd.Doc()\n", "doc.add_image(m, caption = 'numpy generated image', width=0.8)\n", "doc.show()\n", "\n", "\n", "plt.close() # prevents the plot from showing up as a pyplot figure in this notebook" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## pydoc to python list\n", "\n", "\n", "A pydoc document is just a list of dicts. (For details see the other examples). In case you want to transform your pydoc document to a generic python list of dicts just use `.dump()`" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 22, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "[{'typ': 'markdown', 'children': 'Dummy Text', 'color': '', 'end': None},\n", " {'typ': 'verbatim',\n", " 'children': 'Dummy preformatted text',\n", " 'color': '',\n", " 'end': None}]" ] }, "execution_count": 22, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "doc = pyd.Doc().add_md(\"Dummy Text\").add_pre(\"Dummy preformatted text\")\n", "doc.dump()" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Storing metadata\n", "\n", "You can store any data within your pydoc without it getting rendered. This is done in a meta field. \n", "\n", "**NOTE**: Whatever you save you should stick to the base python types of list, dict, string, float int, or make sure its json serializeable in order to avoid errors. Nested dicts are perfectly fine as well" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 23, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", " \n", " \n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", " \n", "\n", "

My dummy text

\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/plain": [ "[{'typ': 'meta',\n", " 'children': '',\n", " 'data': {'doc_name': 'test',\n", " 'author': 'Franz Kafka',\n", " 'testdata': {'index': [1, 2, 3],\n", " 'columns': {'c1': [4, 5, 6], 'c2': [7, 8, 9]}}}},\n", " {'typ': 'markdown', 'children': 'My dummy text', 'color': '', 'end': None}]" ] }, "execution_count": 23, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "doc = pyd.Doc()\n", "\n", "# this will not get rendered\n", "doc.add_meta({'doc_name': 'test'}) # either like this\n", "doc.add_meta(author='Franz Kafka') # or like this. \n", "\n", "# nested dicts work fine as well\n", "doc.add_meta(testdata={'index':[1,2,3], 'columns': {'c1': [4,5,6], 'c2': [7,8,9]}})\n", "\n", "# this will get rendered\n", "doc.add_md(\"My dummy text\")\n", "doc.show() # show the document in order to show, that nothing of the data we added gets rendered\n", "\n", "# show the underlying datastructure to show the data is there\n", "doc.dump()" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "**NOTE**: The call `.add_meta` will create a metadata element if it does not exist. If it does, it will add to the first `meta` element it finds. \n", "\n", "You can get the metadata within your document like this:" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 24, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "{'doc_name': 'test',\n", " 'author': 'Franz Kafka',\n", " 'testdata': {'index': [1, 2, 3],\n", " 'columns': {'c1': [4, 5, 6], 'c2': [7, 8, 9]}}}" ] }, "execution_count": 24, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "doc.get_metadata()" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "since this creates a new empty dict in case no metadat is found you should not work with this dict directly, but rather use the `.add_meta` method from above to change the metadata." ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Adding a table" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 25, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "\n", "\n", "\n", " \n", " \n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "
\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
Blue Text\n", "\n", "Red Text\n", "\n", "Green Text\n", "\n", "

Row 0 Col 0

\n", "\n", "

Row 0 Col 1

\n", "\n", "

Row 0 Col 2

\n", "\n", "

Row 1 Col 0

\n", "\n", "

Row 1 Col 1

\n", "\n", "

Row 1 Col 2

\n", "\n", "

Row 2 Col 0

\n", "\n", "

Row 2 Col 1

\n", "\n", "

Row 2 Col 2

\n", "\n", "
\n", "\n", "\n", "\n", "\n", "\n" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "doc = pyd.Doc()\n", "rows = []\n", "colors = ['blue', 'red', 'green']\n", "for irow in range(3):\n", " row = [pyd.mk_md(f'Row {irow} Col {icol}', color=colors[icol]) for icol in range(3)]\n", " rows.append(row)\n", "\n", "doc.add_table(rows, header=['Blue Text', 'Red Text', 'Green Text'])\n", "doc.show() " ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Note: maybe within the pydocmaker documentation the colors will niot be shown correctly, but within jupyter and real documents this works. " ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Configuring/testing PDF engines\n", "\n", "you can get info on what is available and currently configured in pydocmaker via the following convenience function" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 26, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "{'can_run_pandoc': True,\n", " 'can_use_w32_word': True,\n", " 'can_use_libreoffice': True,\n", " 'pdf_engines_available': ['tex', 'word', 'libreoffice', 'pandoc'],\n", " 'pdf_engine': 'tex',\n", " 'libreoffice_path': 'C:\\\\Program Files\\\\LibreOffice\\\\program\\\\soffice.exe'}" ] }, "execution_count": 26, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pyd.info_optionals()" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "you can change parameters in the config (for the current session only!) using the methods starting with `pyd.config_`" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 27, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "'C:\\\\Program Files\\\\LibreOffice\\\\program\\\\soffice.exe'" ] }, "execution_count": 27, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "p = pyd.config_libreoffice_path_get()\n", "p" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 28, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "'C:\\\\Program Files\\\\LibreOffice\\\\program\\\\soffice.exe'" ] }, "execution_count": 28, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pyd.config_libreoffice_path_set(p)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 29, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "'tex'" ] }, "execution_count": 29, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "e = pyd.config_pdf_engine_get()\n", "e" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 30, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "'tex'" ] }, "execution_count": 30, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pyd.config_pdf_engine_set(e)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 31, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "'pdflatex'" ] }, "execution_count": 31, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "# tests the currently configured default pdf engine\n", "pyd.config_pdf_engine_test()" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 32, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "['tex', 'word', 'libreoffice', 'pandoc']" ] }, "execution_count": 32, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "# searches the system for all available pdf engines and returns them as strings\n", "pyd.config_pdf_engine_scan()" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 33, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "'rich'" ] }, "execution_count": 33, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "# searches the system for all available pdf engines and returns them as strings\n", "pyd.config_renderer_default_set('rich')" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 34, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "'rich'" ] }, "execution_count": 34, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "pyd.config_renderer_default_get()" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "pyd", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.8.19" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }