Python 自動化スクリプトのいくつかのアプリケーション シナリオ
10 キラー アプリケーション用の Python 自動化スクリプト
01、画像オプティマイザー
この優れた自動化スクリプトは、画像をより適切に処理するのに役立ち、Photoshop と同じように画像を編集できます。
このスクリプトは、一般的な Pillow モジュールを使用します。
# 图像优化 # pip install Pillow import PIL # 裁剪 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im = im.crop((34, 23, 100, 100)) # 调整大小 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im = im.resize((50, 50)) # 翻转 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im = im.transpose(PIL.Image.FLIP_LEFT_RIGHT) # 旋转 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im = im.rotate(360) # 压缩 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im.save("Image1.jpg", optimize=True, quality=90) # 模糊化 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im = im.filter(PIL.ImageFilter.BLUR) # 锐化 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im = im.filter(PIL.ImageFilter.SHARPEN) # 设置亮度 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im = PIL.ImageEnhance.Brightness(im) im = im.enhance(1.5) # 设置对比度 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im = PIL.ImageEnhance.Contrast(im) im = im.enhance(1.5) # 添加过滤器 im = PIL.Image.open("Image1.jpg") im = PIL.ImageOps.grayscale(im) im = PIL.ImageOps.invert(im) im = PIL.ImageOps. posterize(im, 4) # 保存 im.save("Image1.jpg")
02、ビデオ オプティマイザー
次の自動スクリプトを使用すると、Python を使用してビデオを最適化できるだけでなく、画像の最適化にも使用できます。このスクリプトは Moviepy モジュールを使用します。これにより、トリミング、オーディオの追加、ビデオ速度の設定、VFX の追加などが可能になります。
# 视频优化器 # pip install moviepy import moviepy.editor as pyedit # 加载视频 video = pyedit.VideoFileClip("vid.mp4") # 修剪 vid1 = video.subclip(0, 10) vid2 = video.subclip(20, 40) final_vid = pyedit.concatenate_videoclips([vid1, vid2]) # 加快视频的速度 final_vid = final_vid.speedx(2) # 在视频中添加音频 aud = pyedit.AudioFileClip("bg.mp3") final_vid = final_vid.set_audio(aud) # 反转视频 final_vid = final_vid.fx(pyedit.vfx.time_mirror) # 合并两个视频 vid1 = pyedit.VideoFileClip("vid1.mp4") vid2 = pyedit.VideoFileClip("vid2.mp4") final_vid = pyedit.concatenate_videoclips([vid1, vid2]) # 在视频中添加视觉特效 vid1 = final_vid.fx(pyedit.vfx.mirror_x) vid2 = final_vid.fx(pyedit.vfx.invert_colors) final_vid = pyedit.concatenate_videoclips([vid1, vid2]) # 在视频中添加图像 img1 = pyedit.ImageClip("img1.jpg") img2 = pyedit.ImageClip("img2.jpg") final_vid = pyedit.concatenate_videoclips([img1, img2]) # 保存视频 final_vid.write_videofile("final.mp4")
03. PDF を画像に変換
この小さな自動スクリプトは、PDF ページ全体を簡単に取得して画像に変換できます。このスクリプトは、PDF テキスト抽出で知られる人気のある PyMuPDF モジュールを使用します。
# PDF to Images # pip install PyMuPDF import fitz def pdf_to_images(pdf_file): doc = fitz.open(pdf_file) for p in doc: pix = p.get_pixmap() output = f "page{p.number}.png" pix.writePNG(output) pdf_to_images("test.pdf")
04. API データの取得
データベースから API データを取得する必要がある場合、または API リクエストをサーバーに送信する必要がある場合、この自動化スクリプトは便利なツールです。 Urlib3 モジュールを使用すると、API リクエストを取得および作成できます。
# pip install urllib3 输入urllib3 # 获取API数据 url = "https://api.github.com/users/psf/repos" http = urllib3.PoolManager() response = http.request('GET', url) print(response.status) print(response.data) # 发布API数据 url = "https://httpbin.org/post" http = urllib3.PoolManager() response = http.request('POST', url, fields={'hello': 'world'}) print(response.status)
05、バッテリー インジケーター
この便利なスクリプトを使用すると、通知を受信するバッテリーの割合を設定できます。このスクリプトは通知に Pyler を使用し、現在のバッテリーの割合を取得するために Psutil を使用します。
# 电池通知器 # pip instal plyer from plyer import notification import psutil from time import sleep while True: battery = psutil.sensors_battery() life = battery.percent #寿命 = 电池百分比 if life < 50: notification.notify( title = "Battery Low" #电池电量不足 message = "Please connect to power source", timeout = 10 ) sleep(60)
06、文法修正者
長い記事やテキストの校正にうんざりしていませんか?テキストをスキャンして文法エラーを修正するこの自動スクリプトを試してみてください。この優れたスクリプトは、テキストの文法エラーを修正するように訓練された機械学習モジュールである Happtransformer モジュールを使用しています。
# Grammer Fixer # pip install happytransformer from happytransformer import HappyTextToText as HappyTTT from happytransformer import TTSettings def Grammer_Fixer(Text): Grammer = HappyTTT("T5","prithivida/grammar_error_correcter_v1") config = TTSettings(do_sample=True, top_k=10, max_length=100) corrected = Grammer.generate_text(Text, args=config) print("Corrected Text: ", corrected.text) Text = "This is smple tet we how know this" Grammer_Fixer(Text)
07. スペル修正
この素晴らしいスクリプトは、テキスト単語のスペル ミスを修正するのに役立ちます。文中の 1 つまたは複数の単語を修正する方法を説明するスクリプトを以下に示します。
# 拼写修正器 # pip 安装 textblob # pip install textblob from textblob import * def fix_paragraph_words(paragraph): sentence = TextBlob(paragraph) correction = sentence.correct() print(correction) # 修复字词拼写 def fix_word_spell(word): word = Word(word) 更正 = word.correct() print(correction) fix_paragraph_words("this is sammple tet!!") fix_word_spell("maangoo")
08、インターネット ダウンローダー
ダウンロード ソフトウェアを使用してインターネットから写真やビデオをダウンロードすることもできますが、Python IDM モジュールを使用して独自のダウンローダーを作成できるようになりました。
# Python Downloader # pip install internetdownloadmanager import internetdownloadmanager as idm def Downloader(url, output): pydownloader = idm.Downloader(worker=20, part_size=1024*1024*10, resumable=True,) pydownloader .download(url, output) Downloader("Link url", "image.jpg") Downloader("Link url", "video.mp4")
09.世界ニュースを入手
この自動スクリプトを使用すると、毎日の世界ニュースを、あらゆる国/地域のあらゆる言語でいつでも更新できます。この API を使用すると、1 日あたり 50 件のニュース項目を無料で取得できます。
# pip install requests import requests ApiKey = "YOUR_API_KEY" url = "https://api.worldnewsapi.com/search-news?text=hurricane&api-key={ApiKey}" headers = { 'Accept': 'application/json' } response = requests.get(url, headers=headers) print("News: ", response.json())
10. PySide2 GUI
この自動スクリプトは、PySide2 Gui モジュールを使用して GUI アプリケーションを作成するのに役立ちます。最新のアプリケーションのフロントエンドの開発を開始するために必要なすべての方法を以下に示します。
rree以上がPython 自動化スクリプトのいくつかのアプリケーション シナリオの詳細内容です。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は主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

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は、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

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。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。
