pip install pdfkit 本例用django做的请求,换成对应框架即可 此方法可将html页面转成pdf下载 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 import pdfkit import random import datetime from django.shortcuts import HttpResponse #size:'A6','A4' etc... def get_pdf(url, size): options = {'} outpu

序言 住在地下室的人,依然有仰望星空的权利. pdfkit python使用pdfkit中,如果使用pdfkit.fromurl 或者pdfkit.fromstring等,就会出现上述错误.而且如果你使用pip(pip3 install pdfkit)安装了 wkhtmltopdf,还是会出现这个问题: If this file exists please check that this process can read it. Otherwise please install wkhtmlto

from PIL import Image def size(jpg,now_size): im = Image.open(jpg) width, height = im.size if width>now_size: n=width/now_size w=int(width/n) h=int(height/n) resizedIm = im.resize((w,h)) resizedIm.save(jpg) else: print('无需缩放') def main(): now_size =

废话少说,上代码: import matplotlib as mpl mpl.use('Agg') import os import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import imresize # root path depends on your computer root1 = '/share1/home/cong/Datasets/Polyvore/pair1/pair1/' save_root1 = '/share1/home/con

pdfkit的通用option选项 参考:https://cloud.tencent.com/developer/ask/202116https://www.cnblogs.com/taceywong/p/5643978.html(cover) options = { 'page-size': 'A4', 'header-html':'http://localhost:8080/static/data/pdfHeader.html', #设置页眉数据,作为页眉的html页面必须有<!DOCTYP

之前为了编写一个svm分词的程序而简单学了下Python,觉得Python很好用,想深入并系统学习一下,了解一些机制,因此开始阅读<Python学习手册(第三版)>.如果只是想快速入门,我在这里推荐了几篇文章,有其他语言编程经验的人简单看一看就可以很快地开始编写Python程序了. 黑体表示章节, 下划线表示可以直接在原文对应位置查到的专有技术名词. 原书配套答案请到http://www.hzbook.com/Books/4572.html下载,简单注册即可. 第三章 如何运行程序 impor

转载:http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/archive/2013/02/26/2910908.html 之前为了编写一个svm分词的程序而简单学了下Python,觉得Python很好用,想深入并系统学习一下,了解一些机制,因此开始阅读<Python学习手册(第三版)>.如果只是想快速入门,我在这里推荐了几篇文章,有其他语言编程经验的人简单看一看就可以很快地开始编写Python程序了. 黑体表示章节, 下划线表示可以直接在原文对应位置查到的专有技术名词. 原书

之前为了编写一个svm分词的程序而简单学了下Python.认为Python非常好用.想深入并系统学习一下,了解一些机制,因此開始阅读<Python学习手冊(第三版)>. 假设仅仅是想高速入门.我在这里推荐了几篇文章,有其它语言编程经验的人简单看一看就能够非常快地開始编写Python程序了. 黑体表示章节. 下划线表示能够直接在原文相应位置查到的专有技术名词. 原书配套答案请到http://www.hzbook.com/Books/4572.html下载,简单注冊就可以. 第三章 怎样执行程序

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第七部分是讲的是如何使用Spark中提供机器学习函数的MLlib库,在集群中并行运行机器学习算法. MLlib是Spark中提供机器学习函数的,MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合.需要注意的是:MLlib 中只包含能够在集群上运行良好的并行算法,不支持不能并行执行的算法. 一.操作向量 二.特征提取 三.特征标准化 四.分类 五.回归 六.聚类 七.降维 一.操作向量 MLlib 中有个最常用的数据类型Vector类:

公司一个项目,在启动web页面时,默认应该是打开项目页面,然后浏览器启动时总是打开一个广告页面,经理让写一个脚本,让电脑每次开机自启浏览器,且加载项目页面.浏览器自启和打开项目页面轻松搞定,这时问题来了.这个就有涉及到我们项目的问题了. 因为开发在手头工作量太大了,在浏览器适配方面就没有做好(开发是大哥,项目经理上了都不顶用),于是我们的项目只有在浏览器缩放到90%情况下,页面内容才能优雅完美的显示出来.但是用python脚本打开的web页面默认100%,如何更改为90%呢?一开始想到的是键盘事

0. 1.参考 Python 爬虫:把廖雪峰教程转换成 PDF 电子书 https://github.com/lzjun567/crawler_html2pdf wkhtmltopdf 就是一个非常好的工具,它可以用适用于多平台的 html 到 pdf 的转换,pdfkit 是 wkhtmltopdf 的Python封装包. https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/# 也可以通过 BeautifulSoup 插入删除tag so

opencv3 图像处理 之 图像缩放( python与c++实现 ) 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 Resize () 原型: void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR); 说明: src 表示输入图像. dst表示输出图像. intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省值)

[python图像处理]图像的缩放.旋转与翻转 图像的几何变换,如缩放.旋转和翻转等,在图像处理中扮演着重要的角色,python中的Image类分别提供了这些操作的接口函数,下面进行逐一介绍. 1.图像的缩放 图像的缩放使用resize()成员函数,直接在入参中指定缩放后的尺寸即可,示例如下: #-*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image #读取图像im = Image.open("lenna.jpg")im.show() #原图像缩放为12

参考:Python 中使用PIL中的resize 进行缩放 参考:Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作(模糊.边缘增强.锐利.平滑等) 参考:廖雪峰 - Pillow 实现代码如下: from PIL import ImageGrab img = Image.open('D:/tmp/4.jpg') # 获取图像的大小 print(img.size) # 获取图像 width print(img.size[0]) # 获取图像 height print(img.size[1])

转自:https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8205121.html 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 cvResize () 原型: voidcvResize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR ); 说明: src 表示输入图像.dst表示输出图像.intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值,CV_INTER_LINEAR

最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享. 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白图片,UV分量都是固定的0x80,所以针对UV分量没有做缩放操作. 先大概讲一下图像所方的原理,假设缩放之前的图像为src_img,分辨率为src_w*src_h,缩放之后的图像为dst_img,分辨率为dst_w

1.安装依赖 pip install python-docx #Python下的Microsoft Word 2007工具 pip install PyPDF2 #Python下的PDF工具 pip install requests #网络请求 pip install beautifulsoup4 #用于操作 html 数据 pip install pdfkit #wkhtmltopdf 的Python封装包 2.安装wkhtmltopdf并添加至环境变量 sudo apt install wk

最近刚接触Python,以迅雷不及掩耳盗铃之势(只是迫不及待)应用到工作中去了之前用 cmd+photoshop做批量图像处理(缩放切片),在执行效率(速度)上和灵活度上有很大限制,遂转战Python(我对于大语种庞大的类库感到力不从心,喜欢用脚本语言来快速编辑.执行)真正开始学习Python第一天,我奋战到深夜三点,勉强完成了可以替代先前用“cmd+photoshop快捷批处理”实现的切图工具,执行效率大概是先前的10倍.为什么说是“勉强”,因为输出图像质量没Photoshop输出的好.Pyt

滤镜 -> Python Fu -> 控制台,复制粘贴下面代码. 然后 scale_image(800, 800) 图片自动缩放为 800*800 了 这个代码是傻傻的缩放,你可以把它改成按比例缩放 #!/usr/bin/env python from threading import Thread import time from gimpfu import * from __future__ import division def scale_image(w, h): pdb.gimp_p

图像的形变与缩放,使用的是skimage的transform模块,函数比较多,功能齐全. 1.改变图片尺寸resize 函数格式为: skimage.transform.resize(image, output_shape) image: 需要改变尺寸的图片 output_shape: 新的图片尺寸 from skimage import transform,data import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() dst=transfor