7 つの実践的な Python 自動化コード、車輪の再発明はやめてください!
Python については有名な格言があります。「車輪の再発明はしない」です。
しかし、次の 3 つの問題があります:
1. どのホイールが製造され、どのホイールが自分に適しているかがわかりません。名字も名字もない自社製造ホイールはもちろん、名字付きの有名ホイールも400本以上あります。
2. 確かに、私たちは車輪の再発明をしているのではなく、車の再発明をしているのです。 Excel 自体が持つ成熟した機能を解決するために、多くの達人によって書かれた数百行のコードが含まれています。
3. 多くの人が、自分の娯楽のために写真、データ、画像、ビデオ、天気予報をキャプチャするためにこれを使用しています。ビッグデータを取得した後、それをどのように活用しますか?たとえば、あるビールはすぐに売れますが、次はどうなるでしょうか?たとえば、ある映画の興行収入が多かったとして、その後はどうなるでしょうか。
次のコードは Python 3.6.4 でデバッグされ、全員に共有されています:
1. Zhihu の写真を取得します
2. 2 つのチャットボットの会話を聞きます
##3. 唐の詩の作者が李白なのか杜甫なのかを AI 分析##4. 抽選で 35 個中 7 個がランダムに生成されます
5. 自動的に謝罪の手紙を書きます
6. スクリーンレコーダー
7. Gif アニメーションを作成します
① わずか 30 行のコードで Zhihu の写真をキャプチャします
from selenium import webdriver import time import urllib.request driver = webdriver.Chrome() driver.maximize_window() driver.get("https://www.zhihu.com/question/29134042") i = 0 while i < 10: driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") time.sleep(2) try: driver.find_element_by_css_selector('button.QuestionMainAction').click() print("page" + str(i)) time.sleep(1) except: break result_raw = driver.page_source content_list = re.findall("img src="(.+?)" ", str(result_raw)) n = 0 while n < len(content_list): i = time.time() local = (r"%s.jpg" % (i)) urllib.request.urlretrieve(content_list[n], local) print("编号:" + str(i)) n = n + 1
②何もすることがないときに 2 つのチャットを聞いてください ロボット同士がチャットします
from time import sleep import requests s = input("请主人输入话题:") while True: resp = requests.post("http://www.tuling123.com/openapi/api",data={"key":"4fede3c4384846b9a7d0456a5e1e2943", "info": s, }) resp = resp.json() sleep(1) print('小鱼:', resp['text']) s = resp['text'] resp = requests.get("http://api.qingyunke.com/api.php", {'key': 'free', 'appid':0, 'msg': s}) resp.encoding = 'utf8' resp = resp.json() sleep(1) print('菲菲:', resp['content']) #网上还有一个据说智商比较高的小i机器人,用爬虫的功能来实现一下: import urllib.request import re while True: x = input("主人:") x = urllib.parse.quote(x) link = urllib.request.urlopen( "http://nlp.xiaoi.com/robot/webrobot?&callback=__webrobot_processMsg&data=%7B%22sessionId%22%3A%22ff725c236e5245a3ac825b2dd88a7501%22%2C%22robotId%22%3A%22webbot%22%2C%22userId%22%3A%227cd29df3450745fbbdcf1a462e6c58e6%22%2C%22body%22%3A%7B%22content%22%3A%22" + x + "%22%7D%2C%22type%22%3A%22txt%22%7D") html_doc = link.read().decode() reply_list = re.findall(r'"content":"(.+?)\r\n"', html_doc) print("小i:" + reply_list[-1])
③ 唐の詩の作者が李白なのか杜甫なのかを分析します
import jieba from nltk.classify import NaiveBayesClassifier # 需要提前把李白的诗收集一下,放在libai.txt文本中。 text1 = open(r"libai.txt", "rb").read() list1 = jieba.cut(text1) result1 = " ".join(list1) # 需要提前把杜甫的诗收集一下,放在dufu.txt文本中。 text2 = open(r"dufu.txt", "rb").read() list2 = jieba.cut(text2) result2 = " ".join(list2) # 数据准备 libai = result1 dufu = result2 # 特征提取 def word_feats(words): return dict([(word, True) for word in words]) libai_features = [(word_feats(lb), 'lb') for lb in libai] dufu_features = [(word_feats(df), 'df') for df in dufu] train_set = libai_features + dufu_features # 训练决策 classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set) # 分析测试 sentence = input("请输入一句你喜欢的诗:") print("n") seg_list = jieba.cut(sentence) result1 = " ".join(seg_list) words = result1.split(" ") # 统计结果 lb = 0 df = 0 for word in words: classResult = classifier.classify(word_feats(word)) if classResult == 'lb': lb = lb + 1 if classResult == 'df': df = df + 1 # 呈现比例 x = float(str(float(lb) / len(words))) y = float(str(float(df) / len(words))) print('李白的可能性:%.2f%%' % (x * 100)) print('杜甫的可能性:%.2f%%' % (y * 100))
④ 抽選で 7 つがランダムに生成されます35
import random temp = [i + 1 for i in range(35)] random.shuffle(temp) i = 0 list = [] while i < 7: list.append(temp[i]) i = i + 1 list.sort() print('33[0;31;;1m') print(*list[0:6], end="") print('33[0;34;;1m', end=" ") print(list[-1])
⑤謝罪文を自動作成
import random import xlrd ExcelFile = xlrd.open_workbook(r'test.xlsx') sheet = ExcelFile.sheet_by_name('Sheet1') i = [] x = input("请输入具体事件:") y = int(input("老师要求的字数:")) while len(str(i)) < y * 1.2: s = random.randint(1, 60) rows = sheet.row_values(s) i.append(*rows) print(" "*8+"检讨书"+"n"+"老师:") print("我不应该" + str(x)+",", *i) print("再次请老师原谅!") ''' 以下是样稿: 请输入具体事件:抽烟 老师要求的字数:200 检讨书 老师: 我不应该抽烟, 学校一开学就三令五申,一再强调校规校纪,提醒学生不要违反校规,可我却没有把学校和老师的话放在心上,没有重视老师说的话,没有重视学校颁布的重要事项,当成了耳旁风,这些都是不应该的。同时也真诚地希望老师能继续关心和支持我,并却对我的问题酌情处理。 无论在学习还是在别的方面我都会用校规来严格要求自己,我会把握这次机会。 但事实证明,仅仅是热情投入、刻苦努力、钻研学业是不够的,还要有清醒的政治头脑、大局意识和纪律观念,否则就会在学习上迷失方向,使国家和学校受损失。 再次请老师原谅! '''
⑥スクリーンレコーダー、画面キャプチャソフト
from time import sleep from PIL import ImageGrab m = int(input("请输入想抓屏几分钟:")) m = m * 60 n = 1 while n < m: sleep(0.02) im = ImageGrab.grab() local = (r"%s.jpg" % (n)) im.save(local, 'jpeg') n = n + 1
⑦Gifアニメーション作成
from PIL import Image im = Image.open("1.jpg") images = [] images.append(Image.open('2.jpg')) images.append(Image.open('3.jpg')) im.save('gif.gif', save_all=True, append_images=images, loop=1, duration=1, comment=b"aaabb")
お試しいただけます外。
以上が7 つの実践的な Python 自動化コード、車輪の再発明はやめてください!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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PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PythonコードをSublimeテキストで実行するには、最初にPythonプラグインをインストールし、次に.pyファイルを作成してコードを書き込み、Ctrl Bを押してコードを実行する必要があります。コードを実行すると、出力がコンソールに表示されます。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

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Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

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メモ帳でPythonコードを実行するには、Python実行可能ファイルとNPPEXECプラグインをインストールする必要があります。 Pythonをインストールしてパスを追加した後、nppexecプラグインでコマンド「python」とパラメーター "{current_directory} {file_name}"を構成して、メモ帳のショートカットキー「F6」を介してPythonコードを実行します。
