QR コードは二次元バーコードとも呼ばれ、一般的な二次元コードは QR コードです。QR の正式名称は Quick です。応答。ここ数年、モバイル デバイスで非常に人気のあるコーディング方法であり、QR コードの生成も非常に簡単です。Python では、MyQR モジュールを通じて QR コードを生成できます。 QR コードを生成するには 2 行のコードが必要です。最初に MyQR モジュールをインストールします。ここでは国内ソースのダウンロードを選択します:
pip install qrcode
インストールが完了したら、コードの記述を開始できます:
import qrcode text = input(输入文字或URL：) # 设置URL必须添加http:// img =qrcode.make(text) img.save() #保存图片至本地目录，可以设定路径 img.show()
コードを実行すると、プロジェクトの下に QR コードが生成されます。もちろん、QR コードを強化することもできます。
まず MyQR モジュールをインストールしましょう
pip installmyqr def gakki_code(): version, level, qr_name = myqr.run( words=https://520mg.com/it/#/main/2, # 可以是字符串，也可以是网址(前面要加http(s)://) version=1,# 设置容错率为最高 level='H', # 控制纠错水平，范围是L、M、Q、H，从左到右依次升高 picture=gakki.gif, # 将二维码和图片合成 colorized=True,# 彩色二维码 contrast=1.0, # 用以调节图片的对比度，1.0 表示原始图片，更小的值表示更低对比度，更大反之。默认为1.0 brightness=1.0, # 用来调节图片的亮度，其余用法和取值同上 save_name=gakki_code.gif, # 保存文件的名字，格式可以是jpg,png,bmp,gif save_dir=os.getcwd()# 控制位置 ) gakki_code()
さらに、MyQR は動的な画像もサポートしています。
ワード クラウドはワード クラウドとも呼ばれ、テキスト データに頻繁に出現する「キーワード」を視覚的に目立つように表示し、キーワードのレンダリングを形成します。のようなカラー絵が形成されており、テキストデータの主な意味が一目で理解できます。
しかし、古いプログラマーとして、私は今でもコードを使用して独自のワード クラウドを生成するのが好きです。長い時間がかかりますか?多くのテキストでさまざまな方法が紹介されていますが、実際に必要な Python コードは 10 行だけです。
最初に必要なライブラリをインストールします
pip install wordcloud pip install jieba pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import jieba
text_from_file_with_apath = open('/Users/linuxmi/linuxmi.txt').read()
wordlist_after_jieba = jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True)
wl_space_split =.join(wordlist_after_jieba)
my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split)
plt.imshow(my_wordcloud)
plt.axis(off)
plt.show()
以上で、生成されたワード クラウドは次のようになります:
これらの 10 行のコードを読んでください。 :
3. バッチ カットアウト
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
、もう 1 つはパドルハブ モデル ライブラリです:
pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub
次に、バッチ カットアウトを実装するために必要なコードは 5 行だけです:
import os, paddlehub as hub
humanseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg')# 加载模型
path = 'D:/CodeField/Workplace/PythonWorkplace/GrapImage/'# 文件目录
files = [path + i for i in os.listdir(path)]# 获取文件列表
results = humanseg.segmentation(data={'image':files})# 抠图
4 、テキスト感情認識
import paddlehub as hub
senta = hub.Module(name='senta_lstm')# 加载模型
sentence = [# 准备要识别的语句
'你真美', '你真丑', '我好难过', '我不开心', '这个游戏好好玩', '什么垃圾游戏',
]
results = senta.sentiment_classify(data={text:sentence})# 情绪识别
# 输出识别结果
for result in results:
print(result)
認識結果は辞書リストです:
{'text': '你真美', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9602, 'negative_probs': 0.0398}
{'text': '你真丑', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.0033, 'negative_probs': 0.9967}
{'text': '我好难过', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.5324, 'negative_probs': 0.4676}
{'text': '我不开心', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.1936, 'negative_probs': 0.8064}
{'text': '这个游戏好好玩', 'sentiment_label': 1, 'sentiment_key': 'positive', 'positive_probs': 0.9933, 'negative_probs': 0.0067}
{'text': '什么垃圾游戏', 'sentiment_label': 0, 'sentiment_key': 'negative', 'positive_probs': 0.0108, 'negative_probs': 0.9892}
センチメントキー フィールドには感情情報が含まれています。詳細な分析については、「Python 自然言語処理には 5 行のコードのみが必要」を参照してください。 。
5. マスクを着用しているかどうかを確認する
import paddlehub as hub
# 加载模型
module = hub.Module(name='pyramidbox_lite_mobile_mask')
# 图片列表
image_list = ['face.jpg']
# 获取图片字典
input_dict = {'image':image_list}
# 检测是否带了口罩
module.face_detection(data=input_dict)
上記プログラムを実行すると、プロジェクト配下に detect_result フォルダーが生成され、その中に認識結果が格納されます。
6. 単純な情報爆撃
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pynput
コードを記述する前に、入力ボックスの座標を手動で取得する必要があります:
from pynput import mouse # 创建一个鼠标 m_mouse = mouse.Controller() # 输出鼠标位置 print(m_mouse.position)
もっと効率的な方法があるかもしれませんが、その方法がわかりません。
取得後は、メッセージ ウィンドウを移動せずに座標を記録できます。次に、次のコードを実行し、ウィンドウをメッセージ ページに切り替えます。
import time
from pynput import mouse, keyboard
time.sleep(5)
m_mouse = mouse.Controller()# 创建一个鼠标
m_keyboard = keyboard.Controller()# 创建一个键盘
m_mouse.position = (850, 670) # 将鼠标移动到指定位置
m_mouse.click(mouse.Button.left) # 点击鼠标左键
while(True):
m_keyboard.type('你好')# 打字
m_keyboard.press(keyboard.Key.enter)# 按下enter
m_keyboard.release(keyboard.Key.enter)# 松开enter
time.sleep(0.5)# 等待 0.5秒
認めますが、これは 10 行を超えるコードであり、ハイエンドではありません。
7. 画像内のテキストを識別する
import pytesseract
from PIL import Image
img = Image.open('text.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(img)
print(text)
ここで、text は認識されたテキストです。精度に満足できない場合は、Baidu のユニバーサル テキスト インターフェイスを使用することもできます。
8. シンプルなミニゲーム
import random print(1-100数字猜谜游戏！) num = random.randint(1,100) guess =guess i = 0 while guess != num: i += 1 guess = int(input(请输入你猜的数字：)) if guess == num: print(恭喜，你猜对了！) elif guess < num: print(你猜的数小了...) else: print(你猜的数大了...) print(你总共猜了%d %i + 次）
小さなケースを推測して他の人の前で練習してください
以上がクールな関数を実装するための 10 行の Python コードの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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