Notion 是当下一款火热的 All in One 软件，其多样且高度自定义的 block，与主打的完整全面的 database 功能，满足各种用户各类使用场景的需要，文档，知识维基、个人笔记、个人任务列表等都可以很好得到支持。除了本身优秀的产品逻辑，Notion 还提供了api接口，使得用户通过代码完成相关内容操作，如 database 的增删查改等。我自己也开发了许多脚本，调用这些 api，作为自己个人工作流的一部分，如检查 todo list 中的任务每天是否按时完成，查询财务清单中每月每个类别的花费开支是多少等。这些脚本是用 Python 开发，主要用到了这个notion-client库。本文总结了这些 Notion 脚本开发过程中常用的代码片段与自己封装的一些 helper 函数，方便后来有需要进行 Notion api 调用开发的开发者参考。
之前开发过一些搜索策略的Java代码，很大部分使用了Stream API对列表中元素进行过滤、排序等操作。后面切换到Python做一些数据分析工作时，有时也会用到类似的逻辑，但是Python并没有对应的Stream API，习惯了这套写法后，再用一些原生基础的列表函数操作会稍微有一些不习惯。后面抽空找时间简单写了一套 Python Stream API，方便有对应需求时候使用。这篇文章对此做一个简单的介绍，并附上相关代码。
Mermaid是一门为绘制流程图设计的语言，只需输入简洁的代码，通过渲染就能生成流程图。相较于draw.io等绘图软件，在制作复杂流程图时更为高效，可以从各种错综复杂的节点和连线中解放出来。在实际的工作场景中，我发现Mermaid特别适合在熟悉工程作业上使用，在我接手他人工作，尤其大数据作业梳理数据流、表关系上下游时，用Mermaid做笔记可以更快掌握整个流程。
这篇文章对Mermaid主要语法进行归纳总结，这里只记录满足日常工作需要的流程图(即flowchart)的写法，没有包括其它像实体图等的写法，其它图类型写法可以参考Mermaid官方文档。
公司的电脑是Windows的，在平常办公过程中，有时会遇到需要将某个窗口置顶，显示在屏幕最前方，打开其它窗口时不会被遮挡住。例如，需要将记录了提醒信息的便签置顶，需要将参考的图片/网页置顶等。自己查了相关资料，发现可以使用AutoHotkey实现任意窗口的置顶，这里简单记录一下脚本配置。
在进行Hugo主题开发时，首页部分往往会用来呈现博客文章的摘要，为了避免文章太多而造成首页显示内容过长的问题，我们会将文章分页显示，分页显示离不开分页导航栏的设计与开发。前不久自己在开发Moment主题的时候，开发了一个简单的分页导航栏，这里做一个简单的记录，方便后来的主题开发者参考。
Pandas 是Python中最常用的数据分析包，不论是在学校完成课程作业与项目，还是在职场数据相关工作中，都大概率会有所接触 Pandas。绝大部分人学习接触Pandas时以及后续使用Pandas所用的命令都是 inplace 类型的计算，例如添加列使用 df['new_col'] = df['old_col'] + 1 ，排序使用 df.sort_values('sort_by_col', inplace=True)，这些计算直接在原表上操作，代码书写起来比较符合直觉。但在一些链路较长、逻辑复杂、分支较多的数据清洗/分析任务上，这种写法可能出现一些潜在的问题，加大我们代码书写的难度。除了inplace的操作，Pandas所提供的api支持链式代码书写，可以大大增加我们的代码质量，帮助分析师从代码实现的难度中解放出来。本文后面的内容对Pandas链式书写的优势以及相关写法进行一些介绍。
在进行数据分析/数据科学方向上求职时，SQL题目的练习是不可或缺的。对于自己所写的 SQL 代码，最好的验证方式是跑出代码的数据结果。常见的刷题平台（如牛客网，leetcode）都支持这样的功能。但不在这些刷题平台的SQL题目，想要去运行自己所写的答案，就需要搭建一个能运行 SQL 的环境（如本地MySQL），这对于非技术背景的同学可能会比较困难。我最近找到一个简单的方案，只要能运行Python，安装相关包后，就能运行 SQL、进行 SQL 练习。本文该方案进行介绍。
在进行数据清洗时候，遇到这样一个需求，抽象后如下：
原数据为一个文本文件，文本按照问题和答案分行交替出现，一个问题后面可能会跟着多行答案，例如：
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