下午对自己这几年写的一些博客做了些整理工作，整理完毕惊喜地发现，自己针对一些主题确实已经有了一些产出。

但是由于时间线的原因，一些主题文章的连贯性被破坏了，所以我有了将他们整理成在线电子书的想法。

题图就是我的最终成果，如果你也有类似需求，那你可以按照我的方法玩一玩。

要求

目前我可以产出以下三个比较明确的主题：

  • k8s 学习笔记（最近投入在这块）
  • 机器学习读书笔记
  • Sanic 小书

说下我个人对在线电子书的要求：

  • 首要自然是可以随时随地在线访问
  • 可快速搭建，颜值在线
  • 方便更新、交流等

我很容易地联想到了自己的博客，我的博客是我大学时期（2016）年搭建的，期间从github page到hexo再到hugo：

https://www.howie6879.cn/

我完全可以使用我的博客用时间线将我的一些文章抽出来，然后单独再选择一个适合作为电子书的主题嵌到我的博客里面去，比如针对Sanic的小书，就对应https://www.howie6879.cn/sanic_book这样来映射。

搭建

我的博客目前一直使用的是hugo进行搭建：

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brew install hugo

安装及其简单，我现在要做的无非是选择一个电子书主题，然后将sanic文集集中起来，具体操作如下：

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hugo new site sanic_book

此时会生成一个文件夹，如下：

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tree -L 1
.
├── archetypes
├── config.toml
├── content
├── data
├── layouts
├── public
├── resources
├── static
└── themes

接下来要做的事找到一个迁移非常简便的hugo主题，我选择的是这款hugo-book，成本极低：

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git init
git submodule add https://github.com/alex-shpak/hugo-book themes/book
cp -R themes/book/exampleSite/content .

复制的目录不用管太多，只需要关注doc即可：

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├── _index.md
├── docs
│   ├── 01_skill
│   └── 02_appendix
└── menu
    └── index.md

这里我将Sanic文集分成两部分：

  • 技巧
  • 附录

接下来要做的就是讲以前的博文md文件复制过来就可以了，极其简单。最后，改动一下配置文件config.toml：

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baseURL = "https://www.howie6879.cn/sanic_book"
languageCode = "en-us"
title = "Sanic-For-Pythoneer"
theme = 'book'

# Book configuration
disablePathToLower = true

[menu]
[[menu.before]]
  name = "老胡的储物柜"
  url = "https://www.howie6879.cn/"
  weight = 10

[[menu.before]]
  name = "微信公众号"
  url = "https://cdn.jsdelivr.net/gh/howie6879/oss/uPic/qrcode_for_gh_3f02ace79dfb_258.jpg"
  weight = 20

[[menu.before]]
  name = "Github"
  url = "https://github.com/howie6879"
  weight = 30

[params]
  BookComments = true

启动：

cd sanic_book
hugo server

# 输出
Environment: "development"
Serving pages from memory
Running in Fast Render Mode. For full rebuilds on change: hugo server --disableFastRender
Web Server is available at http://localhost:1313/sanic_book/ (bind address 127.0.0.1)
Press Ctrl+C to stop

很方便也很简单，于是我一次性整了三本在线电子书的网页版。

K8s

k8s

在接下来的云原生时代，k8s是必须要掌握的，我对k8s感兴趣来自对一站式机器学习云开发平台的调研，目前已经在这上面花了不少时间，我将会记录自己在k8s上所有的学习心得，从简单到深入，目前这块已经将相关文章开源形成了一个项目，详见k8s_note。

机器学习

ml_note

这块是我目前的工作方向，主要工作就是带领一个团队解决游戏中的风控问题，比如外挂、小号、广告等。刚毕业时候做了一年多后端，但在实际工作中一些问题涉及到机器学习，于是在解决问题的过程中慢慢地喜欢上了机器学习，于是就开始学习这块。我目前更多地还是将机器学习一些思路引入到实际问题中，这个还需要持续更新。

Sanic

成果如下：

sanic

这是一本sanic开源小书，应该是国内第一本。我 17 年那时候特喜欢这框架，源码也读了一遍，不出意外也贡献了几个PR，于是就结合工作实践写了这本开源小书。

说明

三本电子书在线访问地址如下：

第一本已经完结，ml和k8s希望今年可以完结（好像整了个 flag??），加油吧。