关注「WeiyiGeek」点我,点我 设为「特别关注」,每天带你在B站玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 EasyOCR 参考来源 0x01 安装部署 环境依赖 环境安装 方法参数 0x02 实践案例 批量识别行程码图片 0x03 入坑出坑 0x00 快速了解 EasyOCR 介绍 Q: 什么是 EasyOCR ? 描述: EasyOCR 是一个用于从图像中提取文本的

题目描述 1.简单举例 Python 标准库中的装饰器 2.说说你用过的 Python 标准库中的装饰器 1. 首先,我们比较熟悉,也是比较常用的 Python 标准库提供的装饰器有:property,classmethod,staticmethod,functools.wraps四个.这四个的可考点比较多,这里将分别说明: 首先先来说明 functools.wraps,这个我们在之前翻译装饰器时已经谈到过.这里我们同样用代码来说明吧. # 比如一个简单的用来统计代码运行时长的装饰器import

python标准库中socket模块详解 socket模块简介 原文:http://www.lybbn.cn/data/datas.php?yw=71 网络上的两个程序通过一个双向的通信连接实现数据的交换,这个连接的一端称为一个socket.socket通常被叫做“套接字”,用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄,可以用来实现不同虚拟机或不同计算机之间的通信.在Internet上的主机一般运行了多个服务软件,同时提供几种服务.每种服务都打开一个Socket,并绑定到一个端口上,不同的端口对应

今天,是我来到博客园的第五天,发现自己还没有头像,想着上传ubuntu系统中我很喜欢的一个背景图片来当头像,但是因为图片过大,上传失败了.那么,我们如何使用python中强大的PIL库来进行图片裁剪呢? from PIL import Image img = Image.open('avatar.jpg') img.thumbnail((480,480)) img.save('thumb.jpg') 首先,找到自己的图片位置,接着如下: 一.从PIL库中导入Image 二.调用Image.ope

在用到uuid库的时候,发现uuid有很多个,比较好奇,就查了一下他们的区别 uuid1()——基于时间戳 uuid2()——基于分布式计算环境DCE(Python中没有这个函数) uuid3()——基于名字的MD5散列值 uuid4()——基于随机数 uuid5()——基于名字的SHA-1散列值 详细:https://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2011/10/10/2205200.html 官方文档:https://docs.python.org/zh-cn

看python standard library by exmple里面提到一个Counter容器,它像muliset一样,能够维持一个集合,并在常量时间插入元素.查询某个元素的个数,而且还提供了一个 most_common(n)方法,用于统计频数最大的n个元素,这在读取文本并统计词频的时候显得非常实用. 考虑C++实现的时候,查到一个叫做LFU的东西,https://en.wikipedia.org/wiki/Least_frequently_used,是关于磁盘缓存策略的,基本想法跟这个co

1 json.loads() 将json格式的数据转化为字典类型 data_json = '{"msg": "登录成功", "code": "10001", "data": null, "status":1}' data_dict = json.loads(data_json, encoding="utf-8") 这个时候,如果使用 eval(data_json) 将

一.用于过滤的生成器函数 - 从输入的可迭代对象中产出元素的子集,而不修改元素本身 import itertools l1 = [1,2,3,4,5] l2 = [True,False,True,False,True] def predict(k): return l2[k-1] # compress(it,selector_it)并行处理两个可迭代对象, # 如果selector_it中的元素是真值,产出it中对应的元素 # 输出: 1,3,5 for i in itertools.compr

class QueueUnderflow(ValueError): """队列为空""" pass class SQueue: def __init__(self, init_len=5): self._len = init_len # 存储区长度 self._elems = [0] * init_len # 元素存储 self._head = 0 # 表头元素下标 self._num = 0 # 元素个数 def is_empty(self):

包含原理就是tcp的三次握手 http://www.lybbn.cn/data/datas.php?yw=71 这篇讲到了socket和django的联系 https://www.cnblogs.com/xiaohuyi/p/10314818.html

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite.这一数据库使用SQL语言.SQLite作为后端数据库,可以搭配Python建网站,或者制作有数据存储需求的工具.SQLite还在其它领域有广泛的应用,比如HTML5和移动端.Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口. 我将创建一个简单的关系型数据库,为一个书店存储书的分类和价格.数据库中包含两个表:categor

Python标准库----走马观花 python有一套很有用的标准库.标准库会随着python解释器一起安装在你的电脑上的.它是python的一个组成部分.这些标准库是python为你准备的利器,可以让编程事半功倍. 这里暂且将学习标准库的三个方面的库: python增强 系统互动 网络 第一类:python增强 python自身的已有的一些功能可以随着标准库的使用而得到增强. (1)  文字处理 Python的string类提供了对字符串进行处理的方法.更进一步,通过标准库中的re包,Pyth

使用python生成或者解析xml的方法用的最多的可能就数python标准库xml.etree.ElementTree和lxml了,在某些环境下使用xml.etree.ElementTree更方便一些,毕竟是python2.5以后的标准库.没想到的是python标准库中竟然存在这么一个低级的bug,简单来说就是某种情况下使用ElementTree序列化的xml数据竟然无法正常解析.仔细分析之后发现是因为charset的原因,但为何不在序列化的时候就做一些检测,进行相应提醒呢?也不至于出现自己序列

来源:http://www.ynpxrz.com/n1031711c2023.aspx Python标准库中collections对集合类型的数据结构进行了很多拓展操作,这些操作在我们使用集合的时候会带来很多的便利,多看看很有好处. defaultdict是其中一个方法,就是给字典value元素添加默认类型,之前看到过但是没注意怎么使用,今天特地瞅了瞅. 首先是各大文章介绍的第一个例子: 代码如下: import collections as coll def default_factory()

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 在了解了Linux的信号基础之后,Python标准库中的signal包就很容易学习和理解.signal包负责在Python程序内部处理信号,典型的操作包括预设信号处理函数,暂停并等待信号,以及定时发出SIGALRM等.要注意,signal包主要是针对UNIX平台(比如Linux, MAC OS),而Windows内核中由于对信号机制的支持不充分,所以在Windows上的Pytho

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python标准库是Python强大的动力所在,我们已经在前文中有所介绍.由于标准库所涉及的应用很广,所以需要学习一定的背景知识. 硬件原理 这一部份需要了解内存,CPU,磁盘存储以及IO的功能和性能,了解计算机工作的流程,了解指令的概念.这些内容基础而重要. Python标准库的一部份是为了提高系统的性能(比如mmap),所以有必要了解基本的计算机各个组成部分的性能. 操作系统

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! Python有一套很有用的标准库(standard library).标准库会随着Python解释器,一起安装在你的电脑中的.它是Python的一个组成部分.这些标准库是Python为你准备好的利器,可以让编程事半功倍. 我将根据我个人的使用经验中,挑选出标准库三个方面的包(package)介绍: Python增强 系统互动 网络 第一类:Python增强 Python自身的已有

1.什么是XML XML是可扩展标记语言(Extensible Markup Language)的缩写,其中的 标记(markup)是关键部分.您可以创建内容,然后使用限定标记标记它,从而使每个单词.短语或块成为可识别.可分类的信息. XML有以下几个特点. XML的设计宗旨是传输数据,而非显示数据. XML标签没有被预定义.您需要自行定义标签. XML被设计为具有自我描述性. XML是W3C的推荐标准. 其解析流程如下图: 2.常用解析XML的Python包 Python的标准库中,提供了6种

Beautiful Soup标准库是一个可以从HTML/XML文件中提取数据的Python库,它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式,Beautiful Soup将会节省数小时的工作时间.pymongo标准库是MongoDb NoSql数据库与python语言之间的桥梁,通过pymongo将数据保存到MongoDb中.结合使用这两者来爬去喜马拉雅电台的数据... Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器,其中一个是

Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等.random中的一些重要函数的用法:1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机且独立

1. Beautiful Soup 简介 简单来说,Beautiful Soup是python的一个库,最主要的功能是从网页抓取数据.官方解释如下: Beautiful Soup提供一些简单的.python式的函数用来处理导航.搜索.修改分析树等功能.它是一个工具箱,通过解析文档为用户提供需要抓取的数据,因为简单,所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序.Beautiful Soup自动将输入文档转换为Unicode编码,输出文档转换为utf-8编码.你不需要考虑编码方式,除非文档没有指定