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python设计模式(二十一):状态模式

状态模式,当对象的内部状态改变的时候,允许对象执行不同的流程,看起来就像改写了一个对象,核心的方法是把复杂状态变化情况下的流程抽象出来,简化复杂情况状态的判断。 我们设计一个应用场景:当状态是CPU使用率,在不同状态下的自动化运维脚本执行不同的操作 示例code: classBase: defexecutor(self,value): self.run(value)classLow(Base): def__init__(self): self.name="较低占用率状态" defrun(self,value): print("当前:{}值:{}".format(self.name,value)) print("无应急情况执行")classLarge(Base): def__init__(self): self.name="较高占用率状态" defrun(self,value): print("当前:{}值:{}".format(self.name,value)) print("发送警报邮件")classStatu: def__init__(self): self.value=0.1 s...

python五行代码解决滑块验证的缺口距离识别,破解滑块验证

目前网上关于滑块的缺口识别的方法很多,但是都不极简,看起来繁杂,各种算法的都有,有遍历的有二分法的,今天写个最简单,准确率最高的。 直接看代码: defFindPic(target,template): """ 找出图像中最佳匹配位置 :paramtarget:目标即背景图 :paramtemplate:模板即需要找到的图 :return:返回最佳匹配及其最差匹配和对应的坐标 """ target_rgb=cv2.imread(target) target_gray=cv2.cvtColor(target_rgb,cv2.COLOR_BGR2GRAY) template_rgb=cv2.imread(template,0) res=cv2.matchTemplate(target_gray,template_rgb,cv2.TM_CCOEFF_NORMED) value=cv2.minMaxLoc(res) 使用cv2库,先读取背景图,然后夜视化处理(消除噪点),然后读取模板图片,使用cv2自带图片识别找到模板在背景图中的位置,使用minMaxLoc提取出最佳匹配的最大值和最小值,返回...

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