Quarto

基础安装与配置

在 VS Code 中已安装 Quarto 插件但仍提示 “Quarto 未安装”，通常是因为 VS Code 未正确识别系统中的 Quarto 路径（即使系统环境变量已配置）。可按以下步骤解决：

1. 重启 VS Code（最直接的方法）

VS Code 启动时会读取系统环境变量，若你是在配置完环境变量后才打开的 VS Code，可能导致变量未生效。
操作：完全关闭 VS Code（包括所有窗口），重新启动后再尝试新建 Quarto 项目。

2. 手动指定 Quarto 路径（插件设置）

若重启后仍无效，可在 VS Code 的 Quarto 插件中手动指定安装路径：

打开 VS Code，点击左侧「扩展」图标（或按 Ctrl+Shift+X）
找到已安装的「Quarto」插件，点击「设置」（齿轮图标）
在插件设置中，找到「Quarto: Path」选项，添加以下配置（替换为你的实际路径）：

"D:\\quarto\\bin\\quarto.exe"

（注意 Windows 路径需用双反斜杠 \\，或单斜杠 /）

保存设置后，重启 VS Code 生效。

5. 检查 VS Code 的运行权限

若 Quarto 安装在非系统盘（如你的D:盘），可能存在权限问题：

右键 VS Code 快捷方式，选择「以管理员身份运行」，再测试是否能识别 Quarto。

使用 quarto 的 sql 笔记本 | 丹尼尔·罗尔夫斯 --- sql notebooks with quarto | daniel roelfs

Windows 下用 Quarto 运行 SQL 的完整实现方法

参考网页核心思路（Quarto 依赖 knitr 引擎支持 SQL，需通过 R 环境 +DBI 包 +duckdb 数据库实现，暂不支持 Python 环境），结合 Windows 系统特性，以下是分步可复现的操作指南，包含环境搭建、数据准备、SQL 执行与渲染全流程。

一、核心前提

网页明确指出：Quarto 的 SQL 支持源于 knitr 引擎（继承自 R Markdown），而 Python 的 Jupyter 引擎暂不支持 SQL 代码块。因此，Windows 下需以 R 为宿主环境，搭配轻量级数据库 duckdb（网页推荐，开源、高效、无需服务端），实现 SQL 交互式运行与文档生成。

二、第一步：环境准备（Windows 专属安装步骤）

需依次安装 Quarto、R 与 RStudio（便于管理 R 包和 Quarto 文档）、duckdb 数据库，确保各工具适配 Windows 系统。

1. 安装 Quarto

Windows 无 Homebrew，需从官网下载安装包：

访问 Quarto 官网下载页：https://quarto.org/docs/get-started/installation.html#windows
下载对应系统的 .msi 安装包（32/64 位，建议 64 位）；
双击安装，勾选「Add Quarto to PATH」（便于后续命令行调用，若未勾选需手动添加环境变量）；
验证：打开 cmd，输入 quarto --version，显示版本号即安装成功（如 Quarto 1.5.55）。

2. 安装 R 与 RStudio

R 是运行 SQL 连接的核心，RStudio 提供友好的 Quarto 编辑环境：

安装 R：
- 访问 R 官网下载页：https://cran.r-project.org/bin/windows/base/
- 下载最新版 .exe 安装包（如 R-4.4.1-win.exe）；
- 双击安装，默认路径即可（如 C:\Program Files\R\R-4.4.1），同样勾选「Add R to PATH」。
安装 RStudio（可选但推荐）：
- 访问 RStudio 官网下载页：https://posit.co/download/rstudio-desktop/
- 下载 Windows 版免费版（RStudio-2024.04.2-764.exe）；
- 双击安装，默认路径即可，启动后会自动关联已安装的 R。

3. 安装 duckdb 数据库

duckdb 是轻量级嵌入式数据库（无需启动服务），网页推荐用于小项目 SQL 分析：

访问 duckdb 官网下载页：https://duckdb.org/docs/installation/index.html#windows
下载 Windows 版压缩包（如 duckdb-windows-amd64.zip）；
解压到自定义路径（如 D:\duckdb），并将该路径添加到 Windows 环境变量「PATH」（便于后续命令行调用）；
验证：打开 cmd，输入 duckdb --version，显示版本号即安装成功（如 v1.0.0）。

三、第二步：安装 R 依赖包

需通过 R/RStudio 安装网页提到的核心包：DBI（数据库连接）、duckdb（duckdb 驱动）、dbplyr（辅助数据导入）、nycflights13（示例数据集）。

打开 RStudio，在底部「Console」控制台输入以下命令，按回车执行（需联网，首次安装需等待依赖下载）：

# 安装核心包：DBI（连接）、duckdb（驱动）、dbplyr（数据处理）、nycflights13（示例数据）
install.packages(c("DBI", "duckdb", "dbplyr", "nycflights13", "dplyr"))

# 加载包（验证安装，无报错即成功）
library(DBI)
library(duckdb)
library(dbplyr)
library(nycflights13)
library(dplyr)

若安装失败（如网络问题），可切换 R 镜像源：
- RStudio 菜单栏：「Tools」→「Global Options」→「Packages」→「Change」；
- 选择国内镜像（如「China (Beijing 2) [https] - Tsinghua University」），点击「OK」后重新执行安装命令。

四、第三步：准备示例数据（匹配网页案例）

网页使用两个数据集：超级英雄数据（superheroes） 和 纽约航班数据（nycflights13），需将其导入 duckdb 数据库文件（Windows 下路径需规范）。

1. 创建数据文件夹

在电脑中新建文件夹（如 D:\Quarto-SQL-Notebook），在该文件夹内创建 data 子文件夹（用于存放 duckdb 数据库文件）。

2. 导入纽约航班数据（nycflights13）

nycflights13 是 R 包自带数据集（包含 2013 年纽约航班数据），需将其写入 flights.db：在 RStudio 控制台执行以下代码：

# 1. 连接（或创建）flights.db 数据库（路径为 Windows 格式，需与后续 Quarto 文档一致）
con_flights <- DBI::dbConnect(
  drv = duckdb::duckdb(),
  dbdir = "D:/Quarto-SQL-Notebook/data/flights.db",  # Windows 路径用 / 或 \\
  read_only = FALSE  # 首次导入需可写，后续可改为 TRUE
)

# 2. 将 nycflights13 包的 5 个表（flights, airlines, airports, planes, weather）写入 duckdb
dbWriteTable(con_flights, "flights", nycflights13::flights)
dbWriteTable(con_flights, "airlines", nycflights13::airlines)
dbWriteTable(con_flights, "airports", nycflights13::airports)
dbWriteTable(con_flights, "planes", nycflights13::planes)
dbWriteTable(con_flights, "weather", nycflights13::weather)

# 3. 关闭连接（避免占用资源）
DBI::dbDisconnect(con_flights)

3. 导入超级英雄数据（superheroes）

网页使用 GitHub 上的虚构超级英雄数据集，需先下载数据并导入 superheroes.db：

下载数据集：访问 https://github.com/danielroelfs/superhero-db，点击「Code」→「Download ZIP」，解压后获取 superheroes.csv 等文件（或直接用网页作者已处理的 db 文件，若有链接可直接下载）；
在 RStudio 控制台执行以下代码，将 CSV 数据写入 superheroes.db：

# 1. 连接（或创建）superheroes.db 数据库
con_superheroes <- DBI::dbConnect(
  drv = duckdb::duckdb(),
  dbdir = "D:/Quarto-SQL-Notebook/data/superheroes.db",
  read_only = FALSE
)

# 2. 假设已将 superheroes.csv 解压到 D:/Quarto-SQL-Notebook/data 下，读取并写入数据库
# （若数据分多个表，需按网页示例创建对应表，此处简化为单表示例）
superheroes_data <- read.csv("D:/Quarto-SQL-Notebook/data/superheroes.csv", stringsAsFactors = FALSE)
dbWriteTable(con_superheroes, "superhero", superheroes_data)  # 表名与网页一致

# 3. 关闭连接
DBI::dbDisconnect(con_superheroes)

五、第四步：编写 Quarto 文档（运行 SQL 代码块）

在 RStudio 中创建 Quarto 文档（.qmd），通过 DBI 建立数据库连接，用 SQL 代码块执行查询，核心参数与网页保持一致（如 connection 指定连接对象、label 标记代码块、echo 控制代码显示）。

1. 创建 Quarto 文档

打开 RStudio：「File」→「New File」→「Quarto Document」；
选择「Blank」模板，设置文件名（如 sql-notebook.qmd），保存到 D:\Quarto-SQL-Notebook 路径下；
删除默认内容，按以下结构编写文档。

2. Quarto 文档完整代码（含网页示例）

---
title: "SQL Notebook with Quarto (Windows)"
author: "Your Name"
date: "YYYY-MM-DD"
format: html  # 推荐 HTML 格式（保留表格样式，支持渲染）
---

## 1. 初始化数据库连接
先建立与 `flights.db` 和 `superheroes.db` 的只读连接（避免误改数据），连接对象将用于后续 SQL 代码块。

```{r}
#| label: setup-db-connection
#| include: false  # 隐藏该代码块（仅执行连接，不显示在最终文档）
library(DBI)
library(duckdb)

# 连接 flights.db（路径需与数据准备步骤一致）
con_flights <- DBI::dbConnect(
  drv = duckdb::duckdb(),
  dbdir = "D:/Quarto-SQL-Notebook/data/flights.db",
  read_only = TRUE
)

# 连接 superheroes.db
con_superheroes <- DBI::dbConnect(
  drv = duckdb::duckdb(),
  dbdir = "D:/Quarto-SQL-Notebook/data/superheroes.db",
  read_only = TRUE
)

SQL 示例 1：查看航空公司列表

查询 flights.db 的 airlines 表，显示前 10 条记录（网页示例 1）。

#| label: query-airlines
#| connection: con_flights  # 关键：指定使用的数据库连接
#| echo: true  # 显示 SQL 代码（默认 true，可改为 false 隐藏）
#| title: 航空公司列表（前10条）

SELECT name, carrier FROM airlines LIMIT 10;  # 分号非必需，但为好习惯

SQL 示例 2：查看超级英雄数据库的所有表

隐藏 SQL 代码，仅显示 superheroes.db 的表名（网页示例 2）。

#| label: query-superhero-tables
#| connection: con_superheroes
#| echo: false  # 隐藏代码，仅显示输出
#| title: 超级英雄数据库的所有表

SHOW TABLES;  # duckdb 命令：查看数据库内所有表

SQL 示例 3：计算航班平均延误时间

关联 flights 和 airlines 表，按航空公司分组计算平均起飞延误时间（网页探索性分析示例）。

#| label: query-flight-delay
#| connection: con_flights
#| title: 各航空公司航班平均延误时间（按延误降序）

SELECT
  airlines.name AS 航空公司,
  ROUND(MEAN(flights.dep_delay), 2) AS 平均延误分钟,
  ROUND(STDDEV(flights.dep_delay) / SQRT(COUNT(1)), 2) AS 延误标准误
FROM flights
INNER JOIN airlines ON flights.carrier = airlines.carrier  # 关联航空公司表
GROUP BY airlines.name
ORDER BY 平均延误分钟 DESC;  # 按延误时间降序

SQL 示例 4：超级英雄性别比例（CTE 查询）

用 CTE（公共表表达式）计算 Marvel 和 DC 漫画的超级英雄性别分布及占比（网页 CTE 示例）。

#| label: query-superhero-gender
#| connection: con_superheroes
#| title: Marvel/DC 超级英雄性别比例

WITH pub_count AS (
  -- 子查询1：计算每个出版社的超级英雄总数
  SELECT
    publisher_id,
    COUNT(publisher_id) AS total_sh
  FROM superhero
  GROUP BY publisher_id
),
gender_count AS (
  -- 子查询2：计算每个出版社的各性别英雄数量
  SELECT
    publisher_id,
    gender_id,
    COUNT(gender_id) AS number
  FROM superhero
  GROUP BY publisher_id, gender_id
)

-- 主查询：关联表，计算占比
SELECT
  pub.publisher_name AS 出版社,
  gen.gender AS 性别,
  gc.number AS 数量,
  ROUND(100 * gc.number / pc.total_sh, 2) AS 占比(%)
FROM gender_count AS gc
INNER JOIN pub_count AS pc ON gc.publisher_id = pc.publisher_id
INNER JOIN publisher AS pub ON gc.publisher_id = pub.id
INNER JOIN gender AS gen ON gc.gender_id = gen.id
WHERE pub.publisher_name IN ('Marvel Comics', 'DC Comics')  # 筛选两大出版社
ORDER BY 出版社, 性别;

6. 关闭数据库连接

文档末尾关闭连接（释放资源，可选但推荐）。

#| label: close-connection
#| include: false

DBI::dbDisconnect(con_flights)
DBI::dbDisconnect(con_superheroes)

六、第五步：运行与渲染 Quarto 文档

在 RStudio 中执行文档，生成包含 SQL 结果的 HTML 页面（支持查看表格、代码注释）。

1. 实时预览

在 RStudio 中打开 sql-notebook.qmd；
点击右上角「Render」按钮（或按 Ctrl+Shift+K）；
RStudio 会自动执行所有代码块，生成 HTML 文档，并在右侧预览窗口显示结果（如航空公司列表表格、航班延误统计等）。

2. 查看最终输出

渲染完成后，在 D:\Quarto-SQL-Notebook 路径下会生成：

sql-notebook.html：最终文档（用浏览器打开可查看完整样式，表格会继承网页 CSS 风格）；
若选择 format: pdf，需安装 LaTeX（如 TinyTeX），会生成 PDF 文档（表格为 LaTeX 格式）。

七、关键注意事项（基于网页补充 Windows 细节）

路径问题：Windows 下路径需用 / 或 \\（如 D:/data/db.db 或 D:\\data\\db.db），避免直接用 D:\data\db.db（转义字符冲突）；
SQL 代码块限制：
- 必须指定 connection 参数（否则无法执行）；
- 单个代码块内多个 SQL 查询（用分号分隔），仅最后一个查询的结果会显示；
- 不支持 duckdb 的「点命令」（如 .tables，需用 SHOW TABLES 替代）；
多连接管理：可同时连接多个数据库（如 con_flights 和 con_superheroes），但每个 SQL 代码块仅能关联一个连接；
数据只读：首次导入数据后，将 read_only 设为 TRUE，避免误删/改数据（网页推荐做法）；
包版本兼容：确保 duckdb 包版本 ≥1.0.0（网页提到 2024 年 6 月发布 1.0.0，可通过 packageVersion("duckdb") 查看，旧版本需用 update.packages("duckdb") 更新）。

八、扩展：若需用其他数据库（非 duckdb）

网页以 duckdb 为例，Windows 下支持其他数据库（如 MySQL、PostgreSQL），只需替换「数据库驱动」和「连接代码」：

数据库	R 驱动包	连接代码示例（替换 duckdb 部分）
MySQL	`RMySQL`	`con <- DBI::dbConnectMySQL(), dbname="mydb", host="localhost", user="root", password="123456"`
PostgreSQL	`RPostgres`	`con <- DBI::dbConnectPostgres(), dbname="mydb", host="localhost", user="postgres", password="123456"`
SQL Server	`odbc`	需先配置 ODBC 数据源，再用 `con <- DBI::dbConnectodbc(), dsn="my-sqlserver-dsn"`

安装对应驱动包（如 install.packages("RMySQL")）后，即可复用上述 Quarto 文档结构，仅需修改 setup-db-connection 代码块的连接逻辑。

GitHub -interactive-sql: 一个用于交互式运行 SQL 示例的 Quarto 扩展

YAML 适配转换

我给你做3 个版本，按需使用：

版本 1：最简版（推荐新手 / 批量快速转换）

保留核心功能，无冗余，兼容所有 Quarto 项目

---
# 🔹 Quarto 基础必填（可自定义）
title: "利用 Python 进行数据分析 (原书第3版)"
date: "2025-09-15"
modified: "2025-09-17"
tags: [program/python]

# 🔹 保留 DigitalGarden 原自定义链接（Quarto网站生效）
permalink: books/36632126/Preliminaries

# 🔹 保留原SEO描述
description: "本书第 1 版出版于 2012 年...非常适合刚开始学习 Python 的数据分析师..."

# 🔹 输出格式（html/pdf/docx 任选）
format: html
---

版本 2：完整网站版（保留所有 OG / 封面图，对标 DigitalGarden）

完美还原你原来的社交分享卡片、封面图、SEO，适合 Quarto 网站项目

---
title: "利用 Python 进行数据分析 (原书第3版)"
date: "2025-09-15 16:42"
modified: "2025-09-17 15:19"
tags: [program/python]
permalink: books/36632126/Preliminaries
description: "本书第 1 版出版于 2012 年，彼时基于 Python 的开源数据分析库（例如 pandas）仍然是一个发展迅速的新事物，本书也成为该领域排名 No 1 的经典畅销书，前两版中文版累计销售近 30 万册。第 3 版针对 Python 3.10 和 pandas 1.4 进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的 pandas、NumPy、IPython 和 Jupyter。本书作者 Wes McKinney 是 Python pandas 项目的创始人。本书对 Python 数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚开始学习 Python 的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的 Python 程序员阅读。"

# 🔹 社交分享配置（替代原 og:*）
opengraph:
  site_name: DavonOs
  type: book
  image: https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a36631c7292b546cc8982429c96df4bb4.png
  image_alt: bookcover

# 🔹 网页格式配置
format:
  html:
    toc: true
---

版本 3：书籍 / PDF / 文档版（导出离线文件用）

去掉网站专属配置，专注排版

---
title: "利用 Python 进行数据分析 (原书第3版)"
author: "Wes McKinney"
date: "2025-09-15"
tags: [program/python]
description: "Python 数据分析经典书籍笔记"

# 输出为 PDF / Word
format:
  pdf:
    toc: true
    number-sections: true
---

三、批量处理方案（你是批量 YAML，必看！）

不用手动一个个改，用这两种方法一键批量转换所有文件：

方法 1：VS Code 正则替换（最快，无需脚本）

用 VS Code 打开你的 Obsidian 笔记文件夹
按 Ctrl+Shift+H 打开全局替换
批量删除无用的 dg 字段：

查找：dg-publish: true|dg-show-inline-title: true|dg-metatags:\n|og:.*

替换为：（空）
批量替换时间：

dg-created: → date:

dg-updated: → modified:

方法 2：Python 批量脚本（全自动转换所有 .md/.qmd）

直接运行，自动清理 DigitalGarden YAML，生成 Quarto 标准格式：

import re
from pathlib import Path

# 👉 配置你的笔记文件夹路径
OBSIDIAN_FOLDER = Path("/你的Obsidian仓库路径")

# 要删除的 dg 字段
REMOVE_FIELDS = [
    r"dg-publish:.*",
    r"dg-show-inline-title:.*",
    r"dg-metatags:",
    r"og:.*"
]
remove_pattern = re.compile("|".join(REMOVE_FIELDS), re.MULTILINE)

# 批量处理所有 md/qmd 文件
for file in OBSIDIAN_FOLDER.rglob("*.md") + OBSIDIAN_FOLDER.rglob("*.qmd"):
    content = file.read_text(encoding="utf-8")
    
    # 1. 删除无用字段
    content = remove_pattern.sub("", content)
    # 2. 替换时间字段
    content = content.replace("dg-created:", "date:")
    content = content.replace("dg-updated:", "modified:")
    # 3. 清理空行
    content = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", content)
    
    file.write_text(content, encoding="utf-8")
    print(f"已处理: {file.name}")

四、关键补充说明

文件后缀

把 .md 重命名为 .qmd 即可（Quarto 原生支持，不改也能渲染）
冗余字段问题

哪怕保留 dg-* 字段，Quarto 也会直接忽略，完全不影响渲染
全局配置（进阶）

把通用配置（比如 format: html）写在项目根目录 _quarto.yml，所有文档无需重复写

Quarto 网站项目自定义 slug：官方支持与配置方案

结论速览：Quarto 核心网页项目目前不支持直接通过 slug 参数自定义 URL 路径；但可通过文件 / 目录命名、** aliases 别名配置实现类似效果，且Quarto Pub 站点**支持修改整体 slugQuarto。以下是完整说明与权威资料来源。但不支持自定义域名。

一、官方支持状态

1.1 普通网页项目（核心限制）

Quarto 核心网页项目（非 Quarto Pub）尚未实现原生 slug 参数支持（截至 2026 年 4 月，Quarto 最新版本）。GitHub 官方 issue #6422 明确记录此功能请求，目前仍处于待开发状态，被 #6518 阻塞，短期内不会实现。

1.2 Quarto Pub 站点（整体 slug 支持）

Quarto Pub（官方托管平台）支持修改整个站点的 slug（URL 路径）：

访问 https://quartopub.com 管理界面
选择站点→进入管理页面
可修改 slug、设置默认站点或删除站点 Quarto

二、自定义 URL 路径的替代方案（官方推荐）

方案 1：文件与目录结构命名（最直接）

Quarto 网页 URL 默认由文件系统结构决定，这是官方推荐的 URL 控制方式：

表格

文件结构	生成 URL	说明
`about.qmd`	`/about.html`	基础文件生成对应 HTML 文件 URL
`about/index.qmd`	`/about/`	目录 + index.qmd 生成 "漂亮 URL"（无.html 后缀）
`posts/2026-04-10-my-post.qmd`	`/posts/2026-04-10-my-post.html`	博客文章常见命名方式

操作步骤：

按所需 URL 结构组织文件和目录
目录内使用 index.qmd 作为入口文件
运行 quarto render 自动生成对应 URL 结构

方案 2：`aliases` 别名配置（灵活重定向）

aliases 是 Quarto 官方支持的 URL 别名功能，可实现 "一个页面多个 URL" 或 URL 重定向，等效于自定义 slug 的核心需求 Quarto。

配置方式（文档前置元数据）

yaml

---
title: "我的自定义页面"
aliases:
  - /custom-slug/  # 主自定义 URL（推荐使用带斜杠格式）
  - /old-page-url.html  # 旧 URL 重定向（SEO 友好）
---

配置方式（`_quarto.yml` 全局设置）

yaml

website:
  pages:
    - href: about.qmd
      aliases: [/about-us/, /company-info/]  # 为特定页面设置多个别名

工作原理

访问别名 URL 会自动重定向到原页面
原页面 URL 依然有效
适合 URL 重构、SEO 优化和保持旧链接有效性 Quarto

方案 3：Quarto Pub 站点 slug 修改（官方托管专属）

bash

运行

# 发布到 Quarto Pub 后
quarto pub list  # 查看已发布站点
# 访问https://quartopub.com管理界面修改slug

三、权威资料来源与出处

表格

功能	官方文档链接	核心说明
URL 结构与导航	https://quarto.org/docs/websites/website-navigation.html	解释 URL 生成规则和 `aliases` 用法 Quarto
`aliases` 参数	https://quarto.org/docs/reference/formats/html.html	HTML 格式中 `aliases` 的官方定义 Quarto
Quarto Pub 管理	https://quarto.org/docs/publishing/quarto-pub	站点 slug 修改和管理说明 Quarto
slug 功能请求	https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/issues/6422	官方确认此功能尚未实现
URL 美化讨论	https://github.com/quarto-dev/quarto-cli/issues/2065	官方推荐目录 + index.qmd 方案

四、最佳实践建议

新项目规划：优先使用 "目录 + index.qmd" 结构，直接控制 URL 路径，无需额外配置
URL 重构：使用 aliases 保留旧 URL，避免 404 错误，提升 SEO 表现 Quarto

yaml
```
---
title: "更新页面"
aliases: [/old-url/, /legacy-page.html]
---
```
Quarto Pub 站点：发布后通过管理界面设置简洁 slug，提升 URL 可读性 Quarto

SEO 优化：确保 _quarto.yml 中 site-url 与自定义域名一致

yaml

website:
  site-url: https://yourcustomdomain.com  # 匹配实际域名

五、总结

Quarto 核心网页项目虽无原生 slug 参数，但通过文件结构设计和 ** aliases 配置 ** 可完美实现 URL 自定义需求，这两种方法均为官方支持且文档齐全 Quarto。若使用 Quarto Pub 托管，还可直接修改整个站点的 slugQuarto。

需要我提供一份可直接复制的示例，包含 3 种 URL 自定义方案（文件结构 + aliases+Quarto Pub）的完整项目模板和 _quarto.yml 配置吗？

基础安装与配置

Windows 下用 Quarto 运行 SQL 的完整实现方法

一、核心前提

二、第一步：环境准备（Windows 专属安装步骤）

1. 安装 Quarto

2. 安装 R 与 RStudio

3. 安装 duckdb 数据库

三、第二步：安装 R 依赖包

四、第三步：准备示例数据（匹配网页案例）

1. 创建数据文件夹

2. 导入纽约航班数据（nycflights13）

3. 导入超级英雄数据（superheroes）

五、第四步：编写 Quarto 文档（运行 SQL 代码块）

1. 创建 Quarto 文档

2. Quarto 文档完整代码（含网页示例）

SQL 示例 1：查看航空公司列表

SQL 示例 2：查看超级英雄数据库的所有表

SQL 示例 3：计算航班平均延误时间

SQL 示例 4：超级英雄性别比例（CTE 查询）

6. 关闭数据库连接

六、第五步：运行与渲染 Quarto 文档

1. 实时预览

2. 查看最终输出

七、关键注意事项（基于网页补充 Windows 细节）

八、扩展：若需用其他数据库（非 duckdb）

YAML 适配转换

版本 1：最简版（推荐新手 / 批量快速转换）

版本 2：完整网站版（保留所有 OG / 封面图，对标 DigitalGarden）

版本 3：书籍 / PDF / 文档版（导出离线文件用）

三、批量处理方案（你是批量 YAML，必看！）

方法 1：VS Code 正则替换（最快，无需脚本）

方法 2：Python 批量脚本（全自动转换所有 .md/.qmd）

四、关键补充说明

Quarto 网站项目自定义 slug：官方支持与配置方案

一、官方支持状态

1.1 普通网页项目（核心限制）

1.2 Quarto Pub 站点（整体 slug 支持）

二、自定义 URL 路径的替代方案（官方推荐）

方案 1：文件与目录结构命名（最直接）

方案 2：aliases 别名配置（灵活重定向）

配置方式（文档前置元数据）

配置方式（_quarto.yml 全局设置）

工作原理

方案 3：Quarto Pub 站点 slug 修改（官方托管专属）

三、权威资料来源与出处

四、最佳实践建议

五、总结

方案 2：`aliases` 别名配置（灵活重定向）

配置方式（`_quarto.yml` 全局设置）