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【万字长文】别再报班了，一篇文章带你入门Python

【万字长文】别再报班了，一篇文章带你入门Python 最近有许多小伙伴后台联系我，说目前想要学习Python，但是没有一份很好的资料入门。

2020-05-02

用Python写出Gameboy模拟器，还能训练AI模型：丹麦小哥的大学项目火了

简而言之，它是一个完全用 Python 从头开始编写的 Game Boy 模拟器，并且支持通过 API 编写脚本。

2020-04-21

别再用PS了，我用五行Python代码就实现了批量抠图

不过对于一些比较复杂的图，有时候还是需要花点时间的，今天就给大家带了一个非常快速简单的办法，用Python来批量抠取人像。效果展示刚开始，我也不看好什么自动抠图，总觉得不够精确，抠不出满意的图。

2020-04-08

/1 前言/ 最近在学习PyQt5可视化界面，这是一个内容非常丰富的gui库，相对于tkinter库，功能更加强大，界面更加美观，操作也不难。于是我开始小试牛刀，用PyQt5做个可视化的“剪刀石头布”小游戏，总体效果如下：该程序可以实现游戏轮次统计，双方得分、平局次数统计和重新开始功能，不管是1局决胜负，还是三局两胜、七局三胜，都能完美解决。 /2 具体实现/ 下面给大家详细介绍一下具体步骤。第一步：创建游戏主窗口 PyQt5创建主窗口有其固定的套路，首先要创建应用程序对象：app=QApplication(sys.argv)，参数sys.argv是命令行参数，这使得可以在电脑系统终端执行程序时，传入命令参数，来执行不同的逻辑代码。执行应用程序对象，进入消息循环等待退出: sys.exit(app.exec_())，代码如下图所示：其中，GameWindow（）是本次游戏的类，窗口大小为900X400 再为该窗口添加标题和图标如下图所示：效果如下图所示：第二步：以网格布局方式放控件 PyQt5有5种布局方式，分别是绝对布局、水平布局、垂直布局、网格布局和表单布局，本次只采用网格布局，其余布局方式各有特点，感兴趣的朋友可以研究一下。 1.我想把整个出窗口分成3x3=9个网格，然后以网格布局的方式往里填内容，首先将“红方选手”、“第X轮”、“蓝方选手”分别放入第一行的3个网格中。网格布局需要用到addWidget函数，它的上图中的4个参数分别代表放置的空间、放置行数、放置的列数，上述3个控件分别放在第1行的1-3列。效果如下图所示： 2.留出“剪刀石头布”图片展示位置，分别放置在第二行的1和3网格。第二行中间网格放置红蓝双方得分情况。这里需要注意一下，我在第二行第二个网格里又嵌入一个新的网格对象，将其分成1个1行3列的网格，其中第1个网格放红方得分，第二个网格放“VS”，第三个放蓝方得分。 3.绑定“开始游戏”、“重新开始”信号槽用QpushButton创建“开始游戏”按钮，绑定gamestart函数（后续还会讲），并将该按钮放入第三行的第二个网格中。用QpushButton创建“重新开始”按钮，绑定restart函数（后续还会讲），并将该按钮放入第三行的第三个网格中。效果如下图所示：现在基本框架已经搭建好了。第三步：信号槽绑定信号主要是针对开始游戏和重新开始游戏按钮绑定信号，下面给大家介绍一下上述的gamestart和restart函数。 gamestart函数 1）游戏开始后，我需要随机从“剪刀”、“石头”、“布”三张图片中选出1张放置到相应位置，代码如下图所示：这里用了red和blue两个类，每次点击开始游戏按钮，都会调用该类，用random函数随机选出图片，并在相应位置展示。 2）判断输赢，实时更新数据 Gamestart下调用judge函数，判断得分，记录红方得分、蓝方得分、平局次数3个值，并用setText函数立即更新红方得分框、蓝方得分框及平局次数框的内容。最后，为了避免游戏中不小心点击关闭窗口按钮，添加1个关闭事件，如下图所示。当点击右上角叉号时，会进行提示，效果如下图所示：到这里，这个小游戏就制作完毕了，界面比较简单，感兴趣的朋友可以继续开发更高级的功能。 /3 结语/ 本文基于PyQt5可视化界面，用PyQt5做个可视化的“剪刀石头布”小游戏，可以实现游戏轮次统计，双方得分、平局次数统计和重新开始功能，不管是1局决胜负，还是三局两胜、七局三胜，都能完美解决。欢迎大家尝试，消耗在家的无聊时间。本文涉及的代码都上传到了github地址上，后台回复“剪刀石头布”五个字即可获取代码。

2020-03-03

强大的 Python 任务自动化工具！invoke 十分钟入门指南

接着前面的《tox 教程》，以及刚翻译好的《nox文档》，我们继续聊聊 Python 任务自动化的话题。

2020-02-05

怎样用Python绘制？怎么用？终于有人讲明白了

怎样用Python绘制折线图？本文逐一为你解答。

2020-01-07

不可不学Numpy，带你快速撸Numpy代码，（Python学习教程）一遍过

我们一起来学习Python数据分析的工具学习阶段，包括Numpy，Pandas以及Matplotlib，它们是python进行科学计算，数据处理以及可视化的重要库，在以后的数据分析路上会经常用到，所以一定要掌握

2019-11-06

21、 Python快速开发分布式搜索引擎Scrapy精讲—爬虫数据保存

注意：数据保存的操作都是在pipelines.py文件里操作的将数据保存为json文件 spider是一个信号检测 #-*-coding:utf-8-*- #Defineyouritempipelineshere # #Don'tforgettoaddyourpipelinetotheITEM_PIPELINESsetting #See:http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html fromscrapy.pipelines.imagesimportImagesPipeline#导入图片下载器模块 importcodecs importjson classAdcPipeline(object):#定义数据处理类，必须继承object def__init__(self): self.file=codecs.open('shuju.json','w',encoding='utf-8')#初始化时打开json文件 defprocess_item(self,item,spider):#process_item(item)为数据处理函数，接收一个item，item里就是爬虫最后yielditem来的数据对象 #print('文章标题是：'+item['title'][0]) #print('文章缩略图url是：'+item['img'][0]) #print('文章缩略图保存路径是：'+item['img_tplj'])#接收图片下载器填充的，图片下载后的路径 #将数据保存为json文件 lines=json.dumps(dict(item),ensure_ascii=False)+'\n'#将数据对象转换成json格式 self.file.write(lines)#将json格式数据写入文件 returnitem defspider_closed(self,spider):#创建一个方法继承spider，spider是一个信号，当前数据操作完成后触发这个方法 self.file.close()#关闭打开文件 classimgPipeline(ImagesPipeline):#自定义一个图片下载内，继承crapy内置的ImagesPipeline图片下载器类 defitem_completed(self,results,item,info):#使用ImagesPipeline类里的item_completed()方法获取到图片下载后的保存路径 forok,valueinresults: img_lj=value['path']#接收图片保存路径 #print(ok) item['img_tplj']=img_lj#将图片保存路径填充到items.py里的字段里 returnitem#将item给items.py文件的容器函数 #注意：自定义图片下载器设置好后，需要在将数据保存到数据库我们使用一个ORM框架sqlalchemy模块，保存数据数据库操作文件 #!/usr/bin/envpython #-*-coding:utf-8-*- fromsqlalchemy.ext.declarativeimportdeclarative_base fromsqlalchemyimportColumn fromsqlalchemyimportInteger,String,TIMESTAMP fromsqlalchemyimportForeignKey,UniqueConstraint,Index fromsqlalchemy.ormimportsessionmaker,relationship fromsqlalchemyimportcreate_engine #配置数据库引擎信息 ENGINE=create_engine("mysql+pymysql://root:279819@127.0.0.1:3306/cshi?charset=utf8",max_overflow=10,echo=True) Base=declarative_base()#创建一个SQLORM基类 classSendMsg(Base):#设计表 __tablename__='sendmsg' id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True) title=Column(String(300)) img_tplj=Column(String(300)) definit_db(): Base.metadata.create_all(ENGINE)#向数据库创建指定表 defdrop_db(): Base.metadata.drop_all(ENGINE)#向数据库删除指定表 defsession(): cls=sessionmaker(bind=ENGINE)#创建sessionmaker类,操作表 returncls() #drop_db()#删除表 #init_db()#创建表 pipelines.py文件 #-*-coding:utf-8-*- #Defineyouritempipelineshere # #Don'tforgettoaddyourpipelinetotheITEM_PIPELINESsetting #See:http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html fromscrapy.pipelines.imagesimportImagesPipeline#导入图片下载器模块 fromadcimportshujukuasORM#导入数据库文件 classAdcPipeline(object):#定义数据处理类，必须继承object def__init__(self): ORM.init_db()#创建数据库表 defprocess_item(self,item,spider):#process_item(item)为数据处理函数，接收一个item，item里就是爬虫最后yielditem来的数据对象 print('文章标题是：'+item['title'][0]) print('文章缩略图url是：'+item['img'][0]) print('文章缩略图保存路径是：'+item['img_tplj'])#接收图片下载器填充的，图片下载后的路径 mysq=ORM.session() shuju=ORM.SendMsg(title=item['title'][0],img_tplj=item['img_tplj']) mysq.add(shuju) mysq.commit() returnitem classimgPipeline(ImagesPipeline):#自定义一个图片下载内，继承crapy内置的ImagesPipeline图片下载器类 defitem_completed(self,results,item,info):#使用ImagesPipeline类里的item_completed()方法获取到图片下载后的保存路径 forok,valueinresults: img_lj=value['path']#接收图片保存路径 #print(ok) item['img_tplj']=img_lj#将图片保存路径填充到items.py里的字段里 returnitem#将item给items.py文件的容器函数 #注意：自定义图片下载器设置好后，需要在【转载自：http://www.lqkweb.com】

2019-07-05

Python爬虫入门教程 54-100 博客园等博客网站自动评论器

爬虫背景爬虫最核心的问题就是解决重复操作，当一件事情可以重复的进行的时候，就可以用爬虫来解决这个问题，今天要实现的一个基本需求是完成“博客园“ 博客的自动评论，其实原理是非常简单的，提炼一下需求基本需求登录博客园<不实现，登录单独编写博客> 调用评论接口返回请求结果确定流程之后，基本就是找突破口的环节了实际的去评论一下，然后不管你用什么抓包工具都可以，只要抓取到你想要的数据，即可评论API如下 Request URL: https://www.cnblogs.com/mvc/PostComment/Add.aspx Request Method: POST POST URL 有了，下面就是参数的问题我随便找了一个请求的参数 {"blogApp":"wuxiaobin","postId":10510784,"body":"继续

2019-06-12

Python爬虫入门教程 44-100 Charles的安装与使用-手机APP爬虫部分

1. 第二款抓包工具Charles安装与使用 Charles和Fiddler一样，也是一款抓包工具，比Fiddler界面更加清晰，支持多平台 1.1 官方网址 https://www.charlesproxy.com/ 1.2 下载地址 Charles工具下载地址：https://www.charlesproxy.com/download/ 自己去百度一款,我找了2个百度网盘的链接挂了就不补了啊~ 链接: https://pan.baidu.com/s/1pMawsEv 密码:meuk 链接: https://pan.baidu.com/s/1kV3h0gf 密码: nqaa 下载之后，安装就比较简单了，常规操作即可 2. Charles基本操作打开Charles在电脑上就可以使用了 2.1 PC设置抓包，包括HTTP和HTTPS 软件安装好了之

2019-05-27

Python爬虫入门教程 37-100 云沃客项目外包网数据爬虫 scrapy

爬前叨叨 2019年开始了，今年计划写一整年的博客呢~，第一篇博客写一下一个外包网站的爬虫，万一你从这个外包网站弄点外快呢，呵呵哒数据分析官方网址为 https://www.clouderwork.com/ 进入全部项目列表页面，很容易分辨出来项目的分页方式 get异步请求 Request URL:https://www.clouderwork.com/api/v2/jobs/search?ts=1546395904852&keyword=&budget_range=&work_status=&pagesize=20&pagenum=3&sort=1&scope= Request Method:GET Status Code:200 OK 参数如下 ts:1546395904

2019-05-19

Python爬虫入门教程 32-100 B站博人传评论数据抓取 scrapy

1. B站博人传评论数据爬取简介今天想了半天不知道抓啥，去B站看跳舞的小姐姐，忽然看到了评论，那就抓取一下B站的评论数据，视频动画那么多，也不知道抓取哪个，选了一个博人传跟火影相关的，抓取看看。网址： https://www.bilibili.com/bangumi/media/md5978/?from=search&seid=16013388136765436883#short在这个网页看到了18560条短评，数据量也不大，抓取看看，使用的还是scrapy。 2. B站博人传评论数据案例---获取链接从开发者工具中你能轻易的得到如下链接，有链接之后就好办了，如何创建项目就不在啰嗦了，我们直接进入主题。我在代码中的parse函数中，设定了两个yield一个用来返回items 一个用来返回requests。然后实现一个新的功能

2019-05-14

Python爬虫入门教程 27-100 微医挂号网专家团队数据抓取pyspider

1. 微医挂号网专家团队数据----写在前面今天尝试使用一个新的爬虫库进行数据的爬取，这个库叫做pyspider，国人开发的，当然支持一下。 github地址： https://github.com/binux/pyspider官方文档地址：http://docs.pyspider.org/en/latest/ 安装起来是非常简单的 pip install pyspider 安装之后，启动在CMD控制台里面敲入命令 pyspider 出现如下界面，代表运行成功，一般情况下，你的电脑如果没有安装 phantomjs 他会先给你安装一下。接下来打开浏览器，访问地址输入 127.0.0.1:5000, 应该显示如下界面，就可以愉快的进行编码了~ 3步创建一个项目 2. 微医挂号网专家团队数据----库基本使用入门这款工具的详细使用，给你提供一个

2019-05-08

Python爬虫入门教程 26-100 知乎文章图片爬取器之二

1. 知乎文章图片爬取器之二博客背景昨天写了知乎文章图片爬取器的一部分代码，针对知乎问题的答案json进行了数据抓取，博客中出现了部分写死的内容，今天把那部分信息调整完毕，并且将图片下载完善到代码中去。首先，需要获取任意知乎的问题，只需要你输入问题的ID，就可以获取相关的页面信息，比如最重要的合计有多少人回答问题。问题ID为如下标红数字 https://www.zhihu.com/question/ color=red>29024583 编写代码，下面的代码用来检测用户输入的是否是正确的ID，并且通过拼接URL去获取该问题下面合计有多少答案。 import requests import re import pymongo import time DATABASE_IP = '127.0.0.1' DATABASE_PORT = 27017 DATABASE_NAME = 'sun' client = pymongo.MongoClient(DATABASE_IP,DATABASE_PORT) db = client.sun db.authenticate("dba", "dba") collection = db.zhihuone # 准备插入数据 BASE_URL = "https://www.zhihu.com/question/{}" def get_totle_answers(article_id): headers = { "user-agent": "需要自己补全 Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64)" } with requests.Session() as s: with s.get(BASE_URL.format(article_id),headers=headers,timeout=3) as rep: html = rep.text pattern =re.compile( '<meta itemProp="answerCount" content="(\d*?)"/>') s = pattern.search(html) print("查找到{}条数据".format(s.groups()[0])) return s.groups()[0] if __name__ == '__main__': # 用死循环判断用户输入的是否是数字 article_id = "" while not article_id.isdigit(): article_id = input("请输入文章ID：") totle = get_totle_answers(article_id) if int(totle)>0: zhi = ZhihuOne(article_id,totle) zhi.run() else: print("没有任何数据！") 完善图片下载部分，图片下载地址在查阅过程中发现，存在json字段的content中，我们采用简单的正则表达式将他匹配出来。细节如下图展示编写代码吧，下面的代码注释请仔细阅读，中间有一个小BUG，需要手动把pic3修改为pic2这个地方目前原因不明确，可能是我本地网络的原因，还有请在项目根目录先创建一个imgs的文件夹，用来存储图片 def download_img(self,data): ## 下载图片 for item in data["data"]: content = item["content"] pattern = re.compile('<noscript>(.*?)</noscript>') imgs = pattern.findall(content) if len(imgs) > 0: for img in imgs: match = re.search('<img src="(.*?)"', img) download = match.groups()[0] download = download.replace("pic3", "pic2") # 小BUG,pic3的下载不到 print("正在下载{}".format(download), end="") try: with requests.Session() as s: with s.get(download) as img_down: # 获取文件名称 file = download[download.rindex("/") + 1:] content = img_down.content with open("imgs/{}".format(file), "wb+") as f: # 这个地方进行了硬编码 f.write(content) print("图片下载完成", end="\n") except Exception as e: print(e.args) else: pass 更多内容，欢迎关注 https://dwz.cn/r4lCXEuL

2019-05-07

Python爬虫入门教程 25-100 知乎文章图片爬取器之一

1. 知乎文章图片爬取器之一写在前面今天开始尝试爬取一下知乎，看一下这个网站都有什么好玩的内容可以爬取到，可能断断续续会写几篇文章，今天首先爬取最简单的，单一文章的所有回答，爬取这个没有什么难度。找到我们要爬取的页面，我随便选了一个 https://www.zhihu.com/question/292393947 1084个回答，数据量可以说非常小了，就爬取它吧。 2. 知乎文章图片爬取器之一选取操作库和爬取地址爬取使用requests 存储使用 mongodb 就可以了爬取地址经过分析之后，找到了一个可以返回json的数据接口提取链接，看一下各参数的意思，方便我们程序模拟 https://www.zhihu.com/api/v4/questions/292393947/answers?include=data%5B%2A%5D.is_

2019-05-07

世界上最好的Python编辑器是什么？我投 PyCharm一票

Linux、MacOS 和 Windows 等操作系统中都有 Python 解释器。经过近 30 年的发展，Python 已成为编程社区极受欢迎的语言。

2019-05-03

Python3破冰人工智能，你需要掌握一些数学方法

因此，《Python 3破冰人工智能》将从数学建模入手，由浅入深地为读者揭开AI的神秘面纱。数学建模数学建模与人工智能 1．数学建模简介数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。

2019-04-29

一篇文章理清Python多线程之同步条件，信号量和队列

公众号：pythonislover 今天这篇文章大概介绍下python多线程中的同步条件Event,信号量(Semaphore)和队列(queue)，这是我们多线程系列的最后一篇文章，以后将会进入python

2019-04-29

Python爬虫入门教程 13-100 斗图啦表情包多线程爬取

1.准备爬取斗图la写在前面今天在CSDN博客，发现好多人写爬虫都在爬取一个叫做斗图啦的网站，里面很多表情包，然后瞅了瞅，各种实现方式都有，今天我给你实现一个多线程版本的。关键技术点 aiohttp ，你可以看一下我前面的文章，然后在学习一下。网站就不分析了，无非就是找到规律，拼接URL，匹配关键点，然后爬取。 2.开始撸代码首先快速的导入我们需要的模块，和其他文章不同，我把相同的表情都放在了同一个文件夹下面，所以需要导入os模块 import asyncio import aiohttp from lxml import etree import os 编写主要的入口方法 if __name__ == '__main__': url_format = "http://www.doutula.com/article/list/?page={}" urls = [url_format.format(index) for index in range(1,586)] loop = asyncio.get_event_loop() tasks = [x_get_face(url) for url in urls] results = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) 我们是为了学习，不是为了攻击别人服务器，所以限制一下并发数量 sema = asyncio.Semaphore(3) async def x_get_face(url): with(await sema): await get_face(url) 最后，一顿操作猛如虎，把所有的代码补全，就搞定了，这部分没有什么特别新鲜的地方，找图片链接，然后下载。 headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36"} async def get_face(url): print("正在操作{}".format(url)) async with aiohttp.ClientSession() as s: async with s.get(url,headers=headers,timeout=5) as res: if res.status==200: html = await res.text() html_format = etree.HTML(html) hrefs = html_format.xpath("//a[@class='list-group-item random_list']") for link in hrefs: url = link.get("href") title = link.xpath("div[@class='random_title']/text()")[0] # 获取文件头部 path = './biaoqings/{}'.format(title.strip()) # 硬编码了，你要先在项目根目录创建一个biaoqings的文件夹 if not os.path.exists(path): os.mkdir(path) else: pass async with s.get(url, headers=headers, timeout=3) as res: if res.status == 200: new_html = await res.text() new_html_format = etree.HTML(new_html) imgs = new_html_format.xpath("//div[@class='artile_des']") for img in imgs: try: img = img.xpath("table//img")[0] img_down_url = img.get("src") img_title = img.get("alt") except Exception as e: print(e) async with s.get(img_down_url, timeout=3) as res: img_data = await res.read() try: with open("{}/{}.{}".format(path,img_title.replace('\r\n',""),img_down_url.split('.')[-1]),"wb+") as file: file.write(img_data) except Exception as e: print(e) else: pass else: print("网页访问失败")

2019-04-24

Python爬虫入门教程 11-100 行行网电子书多线程爬取

行行网电子书多线程-写在前面最近想找几本电子书看看，就翻啊翻，然后呢，找到了一个叫做周读的网站，网站特别好，简单清爽，书籍很多，而且打开都是百度网盘可以直接下载，更新速度也还可以，于是乎，我给爬了。本篇文章学习即可，这么好的分享网站，尽量不要去爬，影响人家访问速度就不好了 http://www.ireadweek.com/ ,想要数据的，可以在我博客下面评论，我发给你，QQ，邮箱，啥的都可以。这个网站页面逻辑特别简单，我翻了翻书籍详情页面，就是下面这个样子的，我们只需要循环生成这些页面的链接，然后去爬就可以了，为了速度，我采用的多线程，你试试就可以了，想要爬取之后的数据，就在本篇博客下面评论，不要搞坏别人服务器。 http://www.ireadweek.com/index.php/bookInfo/11393

2019-04-22

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

优质分享App

近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。