mynt_md_parser.py

# same as Mynt, which requires PyYAML
from yaml import load_all

with open('this_file.md') as f:
    # "---" is used to separate mutliple YAML entries,
    # so the loader returns a generator
    yaml_gen = load_all(f.read(), Loader=Loader)
    description = next(yaml_gen)    # get first entry only
    print(description)      # description should be a dict

test_mynt_fanpage.yaml

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layout: fb_fan
title: &title A guide to analyzing Python performance
author: 亮亮
source: 
    title: *title
    author: Huy Nguyen
    link: http://www.huyng.com/posts/python-performance-analysis/
    # pic: /path/to/post/pic.png  # 粉絲頁連結的圖片
abstract:
    # 這邊可以打多行的簡單介紹，但因為主要是發在 FB 粉絲頁上，
    # 要盡量控制文長，並且不支援任何 markdown 語法。
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    本篇文章介紹如何使用 Python 套件來衡量 Python 程式的執行效率，
    分別從執行時間、記憶體用量來找出 bottleneck 以及 memory leak 的所在處。

    文中提供了豐富的範例程式與說明，也介紹了從基本到進階的分析方法，
    想要提昇程式的效率？本文值得各位參考！
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