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最近做了个Excel文件处理小工具给一个项目使用，但是一个Excel文件要处理大概两分钟，我觉得这也太慢了，虽然电脑性能一般。因为就是读一个Excel文件，然后写一个Excel文件，也不涉及什么数据库、网络之类的，应该很快才对。 于是，我让AI去做性能优化，毕竟小工具的代码也是Vibe Coding出来的。起初我并没有太在意，不过，当我发现AI为了做性能优化开始修改openpyxl的源码，并且效果很显著时，我觉得有必要看一下了，学习一下。 学习了下本次的性能优化过程，整理了本次性能优化的改动点，然后就有了本篇文章。

用 cProfile 找热点​

import cProfile, pstats, io

pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
# ... 业务代码 ...
pr.disable()

s = io.StringIO()
pstats.Stats(pr, stream=s).sort_stats("cumulative").print_stats(30)
print(s.getvalue())

使用百度搜索，CSDN上的文章经常排在前面，可是，我并不喜欢在CSDN上写博客。而且，如果使用GitHub Pages搭建个人博客，由于GitHub屏蔽了百度的蜘蛛，百度会抓取失败，网站也就没有索引和流量了。虽然Google对于个人博客的收录比较快，也没那么麻烦，但国内使用百度搜索的还是比较多的。除了考虑不用GitHub Pages搭建，还可以考虑把文章同步到CSDN，使用CSDN来进行导流。

上网一查基本都是CSDN文章导出Markdown到Hexo，却没有Hexo博客同步到CSDN的，在GitHub上也没有找到相关的开源程序，无奈之下，只好自己搞一个了。本文就记录一下其中踩到的坑以及解决方案。

Markdown渲染​

在CSDN上创建Markdown文章时，会发送一个POST请求，有markdowncontent和content字段：前者是Markdown内容，在使用CSDN的Markdown编辑器时会使用这个字段；后者是渲染后的内容，在页面上显示博客会使用这个字段。这两个字段是独立的，也就是在页面上显示博客取决于content，和markdowncontent没有关系，反之亦然。

在之前的 撸了个LeetCode题解仓库自动生成与发布的工具 中，我提到我撸了个LeetCode题解仓库自动生成与发布的工具。不过，这个工具有个遗憾：代码里的中文注释会显示为乱码。这个问题说小也小，但是，这样一来就不能写中文注释了，有时还是挺不方便的。

这个问题搁置了许久，今天终于想着把这一BUG给解决掉，顺便解决下其它的问题，像减少等待、优化页面等。这里说下代码里的中文乱码的BUG。

也许是为了安全吧，LeetCode在submission详情里将代码中的一些符号使用了其Unicode码进行转换。例如，\n会转为\\u000A，>会转为\\u003E等。

之前的处理方式很粗暴：

code = code.encode('utf-8').decode('unicode-escape')

前言​

看到有不少人在GitHub展示自己的LeetCode题解。其实我自己也在GitHub记录了自己的LeetCode题解，但是，从做题到整理，需要很多时间。本来刷题就需要时间，也够累的，还要整理，再写出来，一道题得花上好久。

最近在LeetCode上刷了上百道题目，当然，不少是Easy难度的。如果让我手动去整理，我觉得太费时间了。我一直贯彻一种理念，简单不麻烦的事容易坚持。于是，我就想着，是否能用程序来去做这些呢？

以前在刷题的时候没注意到右侧的Notes，后来偶尔注意到了，突发灵感，这个不正好可以用来写解题思路吗？于是，我就希望有个工具能整理我刷过的题目和我的解答，还有Notes。但是，找了一圈，没发现合适的，所以，干脆就自己花了大概一天半的时间撸了一个：leetcode-publisher

说一下这个工具和别的类似的工具的不同点吧。在GitHub上看到有人做过类似的工具，但是是基于headless的浏览器做的，我觉得这种方式不够优雅。其实LeetCode的请求构造并没有很麻烦，主要是csrftoken，在cookies里有，在请求头要传x-csrftoken和referer。另外，类似的LeetCode题解仓库其实放的主要是程序源代码，这并不是我想要的。因为Markdown格式可以很方便插入代码，而且，刷题的代码并不长，放在Markdown里，和题目与笔记一起，更为合适。

在做LeetCode上的一道非常简单的题目find-all-numbers-disappeared-in-an-array时，竟然做错了。经过Debug发现，Python在移除list中的True把1也移除了。为了说明这个问题，下面是示例代码：

>>> a = [1, 2, True]
>>> a.remove(True)
>>> a
[2, True]
>>> a.remove(True)
>>> a
[2]