分类目录归档:生活智能化

Python 任意系统找回wifi密码

经常遇到这样一种情况:家里来了客人,问你要wifi密码。

尴尬的是,你忘了wifi密码。

不过你的其他设备已经连接过WiFi,这时候你怎么利用这些设备重新获取WiFi密码呢?

有一种方法是登录路由器管理页面,但是如果你连路由器密码也忘了,那就非常尴尬。

还有一种方法是通过iCloud钥匙串,但这个方法非常麻烦,需要通过备份获取。

今天告诉大家一个最简单的方法:通过Python来找回当前使用的wifi密码。

1.准备

开始之前,你要确保Python已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda.

此外,你需要一台已经连接了Wifi的电脑,macOS和windows都可以。

2.原理解析

实质上,获取密码是使用命令的方式,比如Windows下获取WiFi密码:

netsh wlan show profile name=Wifi名称 key=clear | findstr 关键内容

macOS下获取WiFi密码:

sudo security find-generic-password -l wifi名称 -D 'AirPort network password' -w

Linux下获取WiFi密码:

sudo cat /etc/NetworkManager/system-connections/wifi名称| grep psk=

通过这三种命令就可以获取得到当前使用的WiFi名称。

3.代码编写

首先封装命令:

def fetch_password(system, wifi_name):
    """
    用于获取命令

    Arguments:
        system {str} -- 系统类型
        wifi_name {str} -- wifi名

    Returns:
        str -- 密码

    Author: Python 实用宝典
    """

    if system == "linux":
        command = f"sudo cat /etc/NetworkManager/system-connections/{wifi_name}| grep psk="
    elif system == "macos":
        command = f"sudo security find-generic-password -l{wifi_name} -D 'AirPort network password' -w"
    elif system == "windows":
        command = f"netsh wlan show profile name={wifi_name} key=clear | findstr 关键内容"
    result = fetch_result(system, command)
    return result

其中,fetch_result 用于执行命令获得数据:

def fetch_result(system, command):
    """
    用于执行命令获取结果

    Arguments:
        system {str} -- 系统类型
        command {str} -- 命令

    Returns:
        str -- 解码后的密码

    Author: Python 实用宝典
    """
    result, _ = subprocess.Popen(
        command, stdout=subprocess.PIPE, shell=True
    ).communicate()
    return decode_result(system, result)

decode_result用于解码命令:

def decode_result(system, result):
    """
    解码密码

    Arguments:
        system {str} -- [系统类型]
        result {str} -- [输出]

    Returns:
        [str] -- [解码后的密码]
        
    Author: Python 实用宝典
    """

    if system == "windows":
        # cmd命令得到的结果是bytes型,需要decode
        result = result.decode("gb2312")
    result = result.strip('\r|\n')
    if result != "":
        result = result.replace(" ", "")
        result = result[result.find(":") + 1:]
    result = result[result.find("=") + 1:]
    return result

大功告成,你只需要执行:

print(fetch_password('系统类型', 'wifi名称'))

即可获得密码。

如果你的电脑连接过其他wifi,并且没有删除过相关的网络配置,实际上也可以使用该函数获取其他wifi的密码。以上就是完整源代码,如果你懒得再打一遍,可访问github链接获取:
https://github.com/Ckend/pythondict-tools/tree/master/2.wifi-password

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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Python 8行代码模拟鼠标自动删除微信收藏

上回我们提到了用 pyuserinput 进行模拟键盘鼠标操作,结果发现很多同学都回复无法安装成功,即便安装成功了还是存在很多问题。确实,pyuserinput存在不少问题,包括其安装的pymouse可能会有DLL加载失败的情况。因此,今天我们将换一个模块进行模拟鼠标操作,那就是pyautogui.

PyAutoGUI和PyUserInput有很大的不同,在windows系统上,它并不需要win32扩展,而是采用ctypes来调用动态链接库函数的功能模块的方式,因此安装起来非常方便!

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

pip install pyautogui

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。安装过程中如果提示缺少某些模块,pip install 缺少的模块即可。

2.基础使用

其实它与pymouse和pykeyboard差别不大,就是函数名变了。比如说移动鼠标到屏幕中央:

import pyautogui
screenWidth, screenHeight = pyautogui.size()
pyautogui.moveTo(screenWidth / 2, screenHeight / 2)

鼠标点击:

pyautogui.click()

鼠标移动,第一个参数是移动的x轴偏移量,第二个参数是y轴偏移量,第三个参数是移动耗时:

pyautogui.moveRel(xOffset, yOffset, duration=num_seconds)

右击、中键、双击、三击任意位置:

pyautogui.rightClick(x=moveToX, y=moveToY)
pyautogui.middleClick(x=moveToX, y=moveToY)
pyautogui.doubleClick(x=moveToX, y=moveToY)
pyautogui.tripleClick(x=moveToX, y=moveToY)

当然,还有很多其他有用的函数,相关的其他函数请见pyautogui的中文文档(没错,还有中文文档)。

3.删除微信收藏

虽然你可能觉得删除的过程中你无法再用电脑做任何事情,这样的删除没有意义,但是,你可以找一个不需要用到电脑的时间来做这个操作,启动脚本后去喝杯奶茶不香吗?

首先我们要找到操作目标的x,y值,用上回我们提到的看鼠标软件(软件下载:mousexy,也可在Python实用宝典公众号后台回复:看鼠标 下载)进行位置信息的采集:

然后找到右键后相关操作的位置:

最后还有一个确认选项的位置:

我们只需要将这系列操作连续起来自动化运行:

# Python实用宝典
# 2020/05/14
import pyautogui
import time
pyautogui.rightClick(706, 281)
time.sleep(0.5)
pyautogui.click(733, 351)
time.sleep(0.5)
pyautogui.click(768, 647)

没错,就是这么简单,演示一下:

然后我们再优化代码,让其可设定删除的条数:

# Python实用宝典
# 2020/05/14
import pyautogui
import time
DELETE = 5
delete_num = 0
while delete_num < DELETE:
    pyautogui.rightClick(706, 281)
    time.sleep(0.5)
    pyautogui.click(733, 351)
    time.sleep(0.5)
    pyautogui.click(768, 647)
    delete_num += 1

效果如下:

当然,你也可以 while 1 直接删除所有收藏哦。怎么样,学到了吗?如果有收获的话,记得点一下右下角的在看/赞哦,感谢各位。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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Python 模拟键盘鼠标操作详细教程

在某些情况下,如果我们需要进行自动化操作的应用没有提供相应的接口,我们无法直接通过Python来调用API实现自动化。这种情况下,Python也不是完全没有办法的,我们可以采用模拟键盘和鼠标的方式实现自动化。

Python中模拟键盘和鼠标最著名的模块是:pymousepykeyboard。一次安装两个模块比较麻烦,而有一个库整合了这两个模块,而且能支持跨平台操作,这个库叫PyUserInput,通过安装PyUserInput就可以直接得到pymousepykeyboard

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

PyUserInput 在不同系统下的安装需要使用不同的依赖:

  • Linux – Xlib (python-xlib)
  • Mac – Quartz, AppKit
  • Windows – pywin32, pyHook

在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

pip install PyUserInput

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。Windows系统下如果出现如以下的红色字体提示则需要安装pyHook:

No matching distribution found for pyHook (from PyUserInput)

pyHook安装比较麻烦,给大家讲一下,安装成功或者非Windows系统的同学可以跳过这里的讲解:

1.安装pyHook需要前往 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyhook 找到你的Python版本对应的pyHook安装包,如我的是Python 3.6,系统是64位,则选择红框版本

2.输入以下命令安装该whl文件:

pip install pyHook-1.5.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

文件需要在输入命令的当前文件夹下。

3.出现Successfully installed pyHook-1.5.1则说明安装成功。

如果出现缺少pywin32依赖,或者pywin32无法正常使用,请前往https://github.com/mhammond/pywin32/releases 下载对应版本的pywin32安装包,这里的安装包是exe程序,直接双击安装即可。

安装pywin32的时候如果出现这样的错误(借他人图):

是因为你的Python没有被写入到注册表,需要将注册表写入Python,执行下方代码(可在Python实用宝典公众号后台回复:注册表 获得)就可成功注册。

import sys

from winreg import *

# tweak as necessary
version = sys.version[:3]
installpath = sys.prefix

regpath = "SOFTWARE\\Python\\Pythoncore\\%s\\" % (version)
installkey = "InstallPath"
pythonkey = "PythonPath"
pythonpath = "%s;%s\\Lib\\;%s\\DLLs\\" % (installpath, installpath, installpath)


def RegisterPy():
    try:
        reg = OpenKey(HKEY_CURRENT_USER, regpath)
    except EnvironmentError as e:
        try:
            reg = CreateKey(HKEY_CURRENT_USER, regpath)
            SetValue(reg, installkey, REG_SZ, installpath)
            SetValue(reg, pythonkey, REG_SZ, pythonpath)
            CloseKey(reg)
        except:
            print("*** Unable to register!")
            return
        print("--- Python", version, "is now registered!")
        return
    if (
        QueryValue(reg, installkey) == installpath
        and QueryValue(reg, pythonkey) == pythonpath
    ):
        CloseKey(reg)
        print("=== Python", version, "is already registered!")
        return
    CloseKey(reg)
    print("*** Unable to register!")
    print("*** You probably have another Python installation!")


if __name__ == "__main__":
    RegisterPy()

注册完毕后就可以正常安装pywin32了,然后再重新安装 PyUserInput 即可。macOS和Linux在安装的时候应该不会遇到太大问题,如果有遇到问题可以先搜索一下,网上解决方案都很全,或者在本文下方留言求解。

2.基本使用

pymouse模块相对简单,你只需要记以下几个函数即可满足基本的使用需求,如

1.鼠标移动:

# Python实用宝典
from pymouse import PyMouse

# 初始化鼠标对象
m = PyMouse()

# 移动鼠标到(x, y)绝对地址
m.move(200, 200)

中键滚动:

# Python实用宝典
from pymouse import PyMouse

# 初始化鼠标对象
m = PyMouse()

# 中键垂直滚动 10个单位
m.scroll(10, 0)

2.鼠标点击:

# Python实用宝典
from pymouse import PyMouse

# 初始化鼠标对象
m = PyMouse()

# 鼠标点击(500, 300), 第三个参数代表键位,1是左键,2是右键,3是中键
m.click(500, 300, 1)

鼠标拖拽:

# Python实用宝典
from pymouse import PyMouse

# 初始化鼠标对象
m = PyMouse()

# 鼠标从当前位置拖拽到(500, 300)
m.drag(500, 300)

3.获得当前屏幕大小:

# Python实用宝典
from pymouse import PyMouse

# 初始化鼠标对象
m = PyMouse()

# 当前屏幕大小
m.screen_size()

4.获得鼠标当前位置:

# Python实用宝典
from pymouse import PyMouse

# 初始化鼠标对象
m = PyMouse()

# 当前位置
m.position()

只要记住以上4个方法,pymouse模块你就掌握了。接下来是比较复杂的pykeyboard模块:

1.键入字符串

# Python实用宝典
from pykeyboard import PyKeyboard

# 初始化键盘对象
k = PyKeyboard()

# 键入Hello, World!
k.type_string('Hello, World!')

2.按下按键与释放按键

# Python实用宝典
from pykeyboard import PyKeyboard

# 初始化键盘对象
k = PyKeyboard()

# 按下H键
k.press_key('H')

# 释放H键
k.release_key('H')

# 你也可以使用tap_key函数直接实现按下和释放
k.tap_key('H')

# 支持自定义按下次数和其间隔时间,单位:秒
k.tap_key('l',n=2,interval=5)

3.特殊按键的输入:

# Python实用宝典
from pykeyboard import PyKeyboard

# 初始化键盘对象
k = PyKeyboard()

# 按住alt键
k.press_key(k.alt_key)
# tab键
k.tap_key(k.tab_key)
# 释放alt键
k.release_key(k.alt_key)

# F5键
k.tap_key(k.function_keys[5])
# Home键
k.tap_key(k.numpad_keys['Home']) 
# 按数字5三次
k.tap_key(k.numpad_keys[5], n=3)

3.小练习

微信的收藏功能相当好用,我收藏了几百个链接和推送,但是微信官方却没有提供批量删除的功能。。这么明显的痛点都没有修复,也许这就是微信的“任性”吧,优秀。

没事,有了Python,我们完全可以自己干。开始之前,需要下载一个叫看鼠标的软件,查找微信中某些组件所对应的当前屏幕的坐标(软件下载:mousexy)。

比如红点处位置为(574, 202). 所以为了实现批量删除,我们只需要从这个位置开始,右键删除,然后滚动相同宽度,重复这个操作即可。

为了避免文章篇幅过长,这里留给大家做练习,我们在下篇推送中将详细解析做法,敬请期待。

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Python Black一键格式化美化代码(详细配置教程)

复制别人的代码进行使用的时候,最烦的就是看到编辑器上显示的各种红色的、橙色的线吧?尤其是那些不遵守PEP8规则的代码,等号两边的空格会加到你手软…真希望哪天全世界写Python的小伙伴们都能统一代码规范啊!

没事,现在有black这个神器,我们可以在终端中输入一句命令就自动格式化代码!而且对于初学者来说,用Black来学习代码规范也是一个非常不错的选择。

1.准备

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当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

pip install black

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

安装完成之后,你有两种使用black的方式,一种是直接在命令里输入:

black 你的文件路径.py

它就会自动格式化该Python文件,如果你是使用VSCode,我推荐使用这种方法来格式化。

如果你使用Pycharm,那么需要这么设置:

在PyCharm菜单 File->Setting->Tools->External Tools->单击按钮“+”号:

在弹出窗口里的Name中输入一个名字作为在以后在Pycharm菜单->Tools->External Tools中显示的名字,作为方便的工具入口,例如在此输入名字为BlackFormatter:

在Programs中输入black安装后的black.exe文件所在目录。该目录在Windows的cmd窗口中通过命令where black查找到,在Linux中用命令which black查找。

例如我的路径是:C:\Users\Ckend\Anaconda3\Scripts\black.exe,将此包含balck.exe文件名的全路径填入到Programs框中。在Arguments中填入$FilePath$,在Working Directory中填入$ProjectFileDir$。然后单击OK即可。

2.使用

如前所述,两种使用方法,先介绍Vscode的,比如说下面这个糟糕的格式:

真的各种线条都出现了,不过你只需要在终端中输入:

black test.py

就能一键美化到符合PEP8标准的代码格式:

使用Pycharm的话则更方便了(当然前提是你配置好了),你只需要按 Tools->External Tools -> BlackFormatter(你刚配置时输入的名称) 即可直接格式化当前文件。

Pycharm下方如图所示则说明格式化成功:

当然,Pycharm也可以使用命令的方式格式化,在Terminal里输入即可,因为它其实和Vscode的终端是一个东西,注意black安装的环境和你终端使用的虚拟环境是一致的就行。

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人人都能懂的 Python 自动发送邮件详细实战教程

自动发送邮件能应用于许多场景中,比如我想要知道股票策略中的股票池是否有实时的更新,这时候如果再拉一遍数据,跑一遍脚本,实在是太浪费时间了。为什么不把这一套流程放到服务器上,然后到点自动运行并发送邮件呢?

类似的应用场景还有很多,不仅仅是在股票策略提醒上,比如定时向某些人发送邮件;还比如网站宕机了,实时发送邮件提醒;又比如网站负载过高,发送邮件提醒……等等。

下面就来讲讲怎么用Python构建一个自动发送邮件的脚本。

1.开启SMTP服务

为了实现自动发送邮件的目的,我们需要在邮箱中开启SMTP服务:

这点很关键,别忘了去开启SMTP, 别忘了去开启SMTP,否则邮件是无法发送成功的 。然后你还需要点击下面生成授权码,这个授权码才是使用Python发送邮件时的真正密码。

邮箱设定成功后,就可以开始脚本开发了。

2.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块:

pip install yagmail

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。本文全部源代码可在公众号后台回复:自动发送邮件 获得。

3.编写脚本

今天需要用到的模块是yagmail,一个非常方便的Python邮件发送模块,用这个模块,你甚至能一行命令发送邮件:

yag = yagmail.SMTP(
    host='smtp.qq.com', user='你的邮箱',
    password='你的授权码', smtp_ssl=True
).send('发送对象', '主题', '内容')

为了让这个发送邮件的方法更加具备可用性,我们将其封装到一个类中:

import yagmail 
class Mail:
    """
    邮件相关类
    """ 
    def sendmail(self, msg, title, receivers):
        """
        发送邮件
        
        Arguments:
            msg {str} -- 邮件正文
            title {str} -- 邮件标题
            receivers {list} -- 邮件接收者,数组
        """

        yag = yagmail.SMTP(
            host='smtp.qq.com', user='你的邮箱',
            password='你的鉴权码', smtp_ssl=True
        )

        try:
            yag.send(receivers, title, msg)
            print("邮件发送成功")

        except BaseException as e:
            print (e)
            print("Error: 无法发送邮件") 

这个类里还可以封装很多其他东西,比如log函数,用于显示时间:

import time
class Mail:
    """
    邮件相关类
    """

    def log(self, content):
        now_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
        print(f'{now_time}: {content}')

这样,需要显示时间的时候只需要调用self.log即可,可将sendmail函数改成如下所示:

    def sendmail(self, msg, title, receivers):
        """
        发送邮件
        
        Arguments:
            msg {str} -- 邮件正文
            title {str} -- 邮件标题
            receivers {list} -- 邮件接收者,数组
        """

        yag = yagmail.SMTP(
            host='smtp.qq.com', user='你的邮箱',
            password='你的鉴权码', smtp_ssl=True
        )

        try:
            yag.send(receivers, title, msg)
            self.log("邮件发送成功")

        except BaseException as e:
            print (e)
            self.log("Error: 无法发送邮件")

发送成功时显示:

PS D:\CODE\stock\api> python .\sendmail_yagmail.py
2020-04-22 00:51:34: 邮件发送成功

4.小例子

将刚刚编写完的类保存为sendmail.py,接下来就可以尝试一个小例子。我们用一个自动监控网站是否宕机的小脚本做示例:

import time
import requests
from sendmail import Mail

while True:
    response = requests.get('https://pythondict.com')

    # 根据状态码判断网站是否正常
    if response.status_code != 200:
        Mail().sendmail(
            '哥, pythondict挂了', 'Python实用宝典网站异常监控', ['你的邮箱']
        )

    time.sleep(600)

通过requests.get请求网站,使用response.status_code即可得到状态码,200为正常,其他情况均为异常。这个检测每十分钟运行一次,因此 time.sleep(600).

就这样,我们构建起了一个非常简单的网站异常监控脚本,如果你真的要在服务器上运行这个脚本,请记得使用nohup让其在后台运行:

nohup python test.py &

总之,自动发送邮件的用途非常广泛,不亚于手机自动通知,具体使用就要看各位自身的需求啦。

自动通知系列文章:

让Python自动提醒你:阿森纳进球啦!

Python 自动发送邮件详细教程

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Python 使用tablib库快速导出数据

Tablib是一个Python的第三方数据导出模块,它支持以下文件格式的导出:

  • Excel
  • JSON
  • YAML
  • Pandas DataFrames
  • HTML
  • Jira
  • TSV
  • ODS
  • CSV
  • DBF

这个工具能做到的东西,Pandas都能做到,但是有时候Pandas实在是过重了,如果我们只想实现轻量数据的导出,而非上千万级别的数据导出,该工具更能体现它的优势。

1.准备

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当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

输入以下命令安装本文所需要的依赖模块:

pip install tablib

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

2.基本使用

这一块,官方文档已经有详细介绍,这里转载自xin053的翻译与介绍,有部分修改。

创建Dataset对象

import tablib
headers = ('first_name', 'last_name')
data = [
    ('John', 'Adams'),
    ('George', 'Washington')
]
data = tablib.Dataset(*data, headers=headers)

这样相当于构造了一张表:

first_namelast_name
JohnAdams
GeorgeWashington

其中最重要的就是Dataset对象,当然该对象的创建也可以不输入参数,直接

data = tablib.Dataset()

创建出一个Dataset对象,然后通过

data.headers = ['first_name', 'last_name']

设置表头,当然也可以使用

data.headers = ('first_name', 'last_name')

因为不管是用列表还是元组,tablib都会自动帮我们处理好,我们可以通过

data.append(['Henry', 'Ford'])

或者

data.append(('Henry', 'Ford'))

来向表中添加一条记录。

我们可以通过data.dict来查看目前表中的所有数据:

>>> data.dict
[OrderedDict([('First Name', 'John'), ('Last Name', 'Adams')]), OrderedDict([('First Name', 'George'), ('Last Name', 'Washington')]), OrderedDict([('First Name', 'Henry'), ('Last Name', 'Ford')])]

也可以通过print(data)显示更人性化的输出:

>>> print(data)
First Name|Last Name 
----------|----------
John      |Adams     
George    |Washington
Henry     |Ford 

Dataset属性

data.height输出当前记录(行)总数
data.width输出当前属性(列)总数

>>> print(data)
First Name|Last Name|age
----------|---------|---
John      |Adams    |90
Henry     |Ford     |83
>>> data.height
2
>>> data.width
3 

常用方法

详情可见官方文档:
https://tablib.readthedocs.io/en/stable/api/#tablib.Dataset.remove_duplicates

lpop(),lpush(row, tags=[]),lpush_col(col, header=None)
是对列的相关操作
pop(),rpop(),rpush(row, tags=[]),rpush_col(col, header=None)
是对行的相关操作
remove_duplicates() 去除重复的记录
sort(col, reverse=False) 根据列进行排序
subset(rows=None, cols=None) 返回子Dataset
wipe() 清空Dataset,包括表头和内容

新增列

>>> data.append_col((90, 67, 83), header='age')

这样表就变成了:

first_namelast_nameage
JohnAdams90
GeorgeWashington67
HenryFord83
>>> print(data)
First Name|Last Name |age
----------|----------|---
John      |Adams     |90
George    |Washington|67
Henry     |Ford      |83 

对记录操作

>>> print(data[:2])
[('John', 'Adams', 90), ('George', 'Washington', 67)]
>>> print(data[2:])
[('Henry', 'Ford', 83)]

对属性操作

>>> print(data['first_name'])
['John', 'George', 'Henry']

>>> print(data)
First Name|Last Name |age
----------|----------|---
John      |Adams     |90
George    |Washington|67
Henry     |Ford      |83
>>> data.get_col(1)
['Adams', 'Washington', 'Ford'] 

删除记录

>>> del data[1]
>>> print(data)
First Name|Last Name|age
----------|---------|---
John      |Adams    |90
Henry     |Ford     |83 

可见记录也是从0开始索引的

删除记录操作也支持切片

删除属性

del data['Col Name']

导入数据

imported_data = tablib.Dataset().load(open('data.csv').read())

导出数据

csv

>>> data.csv
'First Name,Last Name,age\r\nJohn,Adams,90\r\nHenry,Ford,83\r\n'
>>> print(data.csv)
First Name,Last Name,age
John,Adams,90
Henry,Ford,83 
>> f = open('data.csv', 'w', encoding='utf-8')
>> f.write(data.csv)
>> f.close() 

这样便可成功将数据导出为csv文件。

json

>>> data.json
'[{"First Name": "John", "Last Name": "Adams", "age": 90}, {"First Name": "Henry", "Last Name": "Ford", "age": 83}]'
>>> print(data.json)
[{"First Name": "John", "Last Name": "Adams", "age": 90}, {"First Name": "Henry", "Last Name": "Ford", "age": 83}] 
>> f = open('data.json', 'w', encoding='utf-8')
>> f.write(data.json)
>> f.close()  

yaml

>>> data.yaml
'- {First Name: John, Last Name: Adams, age: 90}\n- {First Name: Henry, Last Name: Ford, age: 83}\n'
>>> print(data.yaml)
- {First Name: John, Last Name: Adams, age: 90}
- {First Name: Henry, Last Name: Ford, age: 83} 
>> f = open('data.yaml', 'w', encoding='utf-8')
>> f.write(data.yaml)
>> f.close()   

excel

>>> with open('people.xls', 'wb') as f:
...     f.write(data.xls) 

注意要以二进制形式打开文件

dbf

>>> with open('people.dbf', 'wb') as f:
...     f.write(data.dbf) 

高级使用

动态列

可以将一个函数指定给Dataset对象

import random

def random_grade(row):
    """Returns a random integer for entry."""
    return (random.randint(60,100)/100.0)

data.append_col(random_grade, header='Grade')

>>> data.yaml
- {Age: 22, First Name: Kenneth, Grade: 0.6, Last Name: Reitz}
- {Age: 20, First Name: Bessie, Grade: 0.75, Last Name: Monke} 

函数的参数row传入的是每一行记录,所以可以根据传入的记录进行更一步的计算:

def guess_gender(row):
	"""Calculates gender of given student data row."""
	m_names = ('Kenneth', 'Mike', 'Yuri')
	f_names = ('Bessie', 'Samantha', 'Heather')
	name = row[0]
	if name in m_names:
		return 'Male'
	elif name in f_names:
		return 'Female'
	else:
		return 'Unknown'
>>> data.yaml
- {Age: 22, First Name: Kenneth, Gender: Male, Last Name: Reitz}
- {Age: 20, First Name: Bessie, Gender: Female, Last Name: Monke}

tag

可以给记录添加tag,之后通过tag来过滤记录:

students = tablib.Dataset()
students.headers = ['first', 'last']
students.rpush(['Kenneth', 'Reitz'], tags=['male', 'technical'])
students.rpush(['Bessie', 'Monke'], tags=['female', 'creative'])
>>> students.filter(['male']).yaml
- {first: Kenneth, Last: Reitz}

3.举个小例子

现在有一个场景,我们需要将一份股票数据csv文件转化为json数据:

你只需要这样操作:

import tablib

data = tablib.Dataset().load(open('1.csv').read())

with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(data.json)

即可将其转化为json格式,它的特点在于轻量、简单。Pandas如果用来做这样的转化,则有些大材小用。

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Python 数据分析与挖掘好帮手—Anaconda

用Python进行数据分析的时候,你会不会烦恼要安装那么多的模块?比如Pandas、Numpy、matplotlib、scipy等等,而当你接手的项目是由不同的Python版本编写的时候你又得下载那个Python版本,然后安装所需要的依赖,非常麻烦。

而使用Anaconda则能减少许多这样的烦恼,因为Anaconda具有以下特点:

1.自带180多个科学包,包括conda、numpy、scipy、pandas等。

2.极其方便的环境管理工具,可以创建**任意**版本的Python虚拟环境

为什么第2点的任意要加粗呢?其他的虚拟环境管理工具,如virtualenv是无法随意选择Python版本构建虚拟环境的,它们只能使用目前电脑上已有的Python版本构建虚拟环境。而Anaconda的环境管理工具则可以任意选择Python版本,它会自动下载相应的Python版本到虚拟环境中,免去用户自己手动下载安装Python的麻烦。

1.安装Anaconda

首先,前往Anaconda官方下载地址:
https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

选择最新版本的Anaconda进行下载,要注意选择 64-Bit Graphical Installer. 当然这里指的只是Anaconda的默认Python版本,安装成功后,你可以创建任意版本的Python虚拟环境。

安装的过程中一路默认即可,不过如果是Windows用户,建议不要将Anaconda装在C盘,否则随着安装的包越来越多,会出现C盘空间不足的情况。

Windows用户注意:如果在 “Advanced Installation Options”中没有勾选“Add Anaconda to my PATH environment variable.”(添加Anaconda至我的环境变量),则无法在CMD或者powershell中使用conda命令,需要打开菜单中的 Anaconda Prompt 才能使用conda命令,因此请各位根据自己的情况选择勾不勾选。如果没勾选,但是后来又反悔了,可以通过配置环境变量来解决这个问题:

此处借用了别人的图,请注意路径要换成自己的路径。

相比之下,macOS系统就没有这么多繁琐的操作了,在终端(Terminal)中即可使用conda命令。

2.修改镜像源

这点很关键,由于conda默认镜像源是国外的,因此你 pip install 或者 conda install 安装模块的时候可能会等待非常久,如果你不想装个包比敲代码花费的时间还长,请一定要修改镜像源。

首先,在CMD(Windows)或Terminal(macOS)中,输入:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

Windows用户前往目录 C:\Users<你的用户名> 下显示隐藏文件会看到配置文件.condarc .

macOS用户则是在 ~/.condarc 中,可以在终端中用 sudo open ~/.condarc 打开。

然后会看到文件内容类似:

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

– defaults 就是原来的源,我们可以直接把它去掉(建议去掉),只用清华源。然后保存,重启终端即可。

3.使用及切换环境

到这里,我们就可以开始使用conda环境了,默认情况下,现在Python命令都是基于conda的,因此你的终端或CMD前都会带有(base)的字样:

如果没有的话,可能是你在安装的时候把 “Register Anaconda as my default Python 3.7”去掉了。没关系,我们也可以用以下命令切换环境,Windows下在CMD中使用:

activate base

可切换到Anaconda默认环境, macOS和Linux则是:

conda activate base

其实两者是一样的原理,均通过conda来控制环境的使用。因为Windows中,输入完activate base后,它会自动补全一句conda.bat activate base, 如下图所示​:

在base环境下,默认自带pandas等180+个科学工具包,因此如果没有特别的需求,在这个环境下进行数据分析的开发即可。

4.创建虚拟环境

理想情况下,一直在base环境下开发是美滋滋的,但有时候我们会遇到开发的项目需要特别的版本,甚至是上古时期的2.x版本,这个时候anaconda强大之处也体现出来了,比如我的项目是 old_git, 需要Python2.7版本:

conda create --name old_git python=2.7

这时候便创建了一个python2.7的环境,叫做old_git,通过调用

activate old_git
# macOS/Linux则输入: conda activate old_git 

即可切换到这个环境,不过注意,这个新的环境是没有自带180+个科学工具包的,你需要自行安装所需模块。

5.其他命令

最常用的是显示已创建环境:

conda info --envs

其次是删除环境:

conda remove --name 环境名 --all

(由于我这里环境都比较重要就不演示了)

最后是安装包:

conda install xxx

其实conda install 和 pip install 都能达到安装包的效果,区别在于,前者使用conda的镜像源,后者使用pip镜像源。一般而言,推荐pip install,因为包更全一点。

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Python 提取音乐频谱并可视化

你有没有经常好奇一些音乐软件的频谱特效是怎么做的,为什么做的这么好看?有没有想试试自己提取音乐频谱并可视化展现出来?今天,咱就结合上次的音乐剪辑操作:

Python 剪辑音乐就是这么简单

来可视化下面这首歌曲的频谱!

https://pythondict-1252734158.file.myqcloud.com/home/www/pythondict/wp-content/uploads/2020/04/2020040520354021.mp3

1.准备工作

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

输入以下命令安装本文所需要的依赖模块:

pip install pydub
pip install librosa

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

2.频谱展示

使用librosa和matplot,我们可以用10行代码完整地展示整个频谱:

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display

# 音乐文件载入
audio_path = 'Fenn.mp3'
music, sr = librosa.load(audio_path)

# 宽高比为14:5的图
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveplot(music, sr=sr)

# 显示图
plt.show()

不过,这样的频谱是整段音乐的,看起来非常难看,接下来我们使用 pydub 切割频谱,以获得更佳的效果。我们细分到0到1秒的区段来查看频谱:

import matplotlib.pyplot as plt
import librosa.display
import numpy as np
from pydub import AudioSegment

# 1秒=1000毫秒
SECOND = 1000
# 音乐文件
AUDIO_PATH = 'Fenn.mp3'

def split_music(begin, end, filepath):
    # 导入音乐
    song = AudioSegment.from_mp3(filepath)
    
    # 取begin秒到end秒间的片段
    song = song[begin*SECOND: end*SECOND]
    
    # 存储为临时文件做备份
    temp_path = 'backup/'+filepath
    song.export(temp_path)

    return temp_path

music, sr = librosa.load(split_music(0, 1, AUDIO_PATH))

# 宽高比为14:5的图
plt.figure(figsize=(14, 5))
librosa.display.waveplot(music, sr=sr)
plt.show() 

这下细是细了,但是还是太复杂了,其实我们做频谱的展示,只需要正值即可:

然后我们还可以进一步放大,比如说0.9秒到1秒之间的频谱:

# 放大
n0 = 9000
n1 = 10000

music = np.array([mic for mic in music if mic > 0])
plt.figure(figsize=(14, 5))
plt.plot(music[n0:n1])
plt.grid()

# 显示图
plt.show() 

这样好看许多,不过如果要达成QQ音乐那种效果,还是需要进行大量改造。

比如用精美的图像元素来填充替代、然后零值如何处理?如何让频谱更加平稳?此外,我们是静态的图像,还需要根据事件动态地延续波段。

用于生产的代码肯定比我们这简易的代码更加复杂,而且也不应该是暴力去除负值绘制图像。这些有兴趣的读者可以自行研究啦。

音乐相关教程:

Python 批量下载网易云音乐歌单

Python 制作音乐高潮副歌提取器

Python Django快速开发音乐高潮提取网(1)

Python Django快速开发音乐高潮提取网(2)

Python Django快速开发音乐高潮提取网(3)

Python 超方便超快速剪辑音乐

Python 提取音乐频谱并可视化

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实战教程!用 Python 制作抖音爆款视频!

前几天在抖音上刷到一个慢慢变老的视频,播放量居然有 30W+,当时就在想这视频 Python 可不可以做?

经过一番搜索,小编找到了腾讯云的人脸年龄变化 API,上面介绍说只要用户上传一张人脸图片,基于人脸编辑与生成算法,就可以输出一张人脸变老或变年轻的图片,并支持实现人脸不同年龄的变化

准备工作

获取 API 秘钥

第一步,在注册账号之后,打开 API 密钥管理页面(https://console.cloud.tencent.com/cam/capi)获取到 SecretId 和 SecretKey。

第二步,安装腾讯云的 SDK

pip3 install tencentcloud-sdk-python

人脸属性

在人脸年龄变化 API 中有一个 AgeInfo 参数,它包含了 Age 和 FaceRect 两个属性,其中 FaceRect 属性必须填人脸在照片中基于左上角的 X、Y 坐标和人脸的高度与宽度。所以先要调用人脸检测与分析 API 得到这些数据。

下面的示例图是在百度图片中截取的。

import json
import base64
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.iai.v20200303 import iai_client
from tencentcloud.iai.v20200303 import models as models03

sid = "xxx"
skey = "xxx"
try

    filepath = '/Users/imeng/Downloads/face/face.png'
    file = open(filepath, "rb")
    base64_data = base64.b64encode(file.read())

    cred = credential.Credential(sid, skey) 
    httpProfile = HttpProfile()
    httpProfile.endpoint = "iai.tencentcloudapi.com"

    clientProfile = ClientProfile()
    clientProfile.httpProfile = httpProfile
    client = iai_client.IaiClient(cred, "ap-beijing", clientProfile) 

    req = models03.DetectFaceAttributesRequest()
    params = {
        "MaxFaceNum":2,
        "Action":"DetectFace",
        "Version":"2018-03-01",
        "Image": base64_data.decode()
    }
    req.from_json_string(json.dumps(params))
    resp = client.DetectFaceAttributes(req) 

    faceDetailInfos = resp.FaceDetailInfos
    for faceDetailInfo in faceDetailInfos:
        faceRect = faceDetailInfo.FaceRect
        print(faceRect)
except TencentCloudSDKException as err: 
    print(err) 

示例结果

{"X"62"Y"13"Width"145"Height"230}
{"X"426"Y"113"Width"115"Height"139}

修改年龄

在上面已经得到了各个人脸的 X、Y、Width、Height 属性,加上变老的年龄 Age,就可以请求年龄变化 API 了。

这里需要注意的是 models 模块,人脸检测 models 模块是在 tencentcloud.iai.v20200303 包下,人脸年龄变化的 models 是在 tencentcloud.ft.v20200304 下,两个 models 模块并不兼容。

import json
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.profile.client_profile import ClientProfile
from tencentcloud.common.profile.http_profile import HttpProfile
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.ft.v20200304 import ft_client, models

cred = credential.Credential(sid, skey) 
httpProfile = HttpProfile()
httpProfile.endpoint = "ft.tencentcloudapi.com"
clientProfile.httpProfile = httpProfile
client = ft_client.FtClient(cred, "ap-beijing", clientProfile) 

req = models.ChangeAgePicRequest()

for age in range(7080):
params = {
    "Image": base64_data.decode(),
    "AgeInfos": [
        {
            "Age": age,
            "FaceRect": {
                "Y": faceDetailInfos[0].FaceRect.Y,
                "X": faceDetailInfos[0].FaceRect.X,
                "Width": faceDetailInfos[0].FaceRect.Width,
                "Height": faceDetailInfos[0].FaceRect.Height
            } 
        },
        {
            "Age": age,
            "FaceRect": {
                "Y": faceDetailInfos[1].FaceRect.Y,
                "X": faceDetailInfos[1].FaceRect.X,
                "Width": faceDetailInfos[1].FaceRect.Width,
                "Height": faceDetailInfos[1].FaceRect.Height
            } 
        }
    ],
    "RspImgType""base64"
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp = client.ChangeAgePic(req) 
image_base64 = resp.ResultImage
image_data = base64.b64decode(image_base64)
file_path = '/Users/imeng/Downloads/face/{}.png'.format(age)
with open(file_path, 'wb'as f:
    f.write(image_data)
time.sleep(1)

示例结果

最后的视频可以将图片一张一张插入 PPT 幻灯片,点击保存为视频。

转自AirPython.

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Python 批量转化彩色图片为黑白图片

最近遇到了一个新的情景,需要将彩色图片转化为黑白图片,如果手动地去转化一张一张图片,那就真的太原始人了。

用Python,咱只需要几行代码就可以在几秒内转化上千张图片。而且,这个功能的用途相当广泛,不仅能使图片变得深邃,而且还可以简化一些复杂模型的数学计算,具体可见第三部分的分析。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

输入以下命令安装本文所需要的依赖模块:

pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

2.编写代码

首先写一下我们的彩色图转单色图的转化函数,接收两个参数,一个是输入文件的路径,一个是输出文件路径:

from PIL import Image

def colorful_to_single(input_img_path, output_img_path):
    """
    彩色图转单色图
    :param input_img_path: 图片路径
    :param output_img_path: 输出图片路径
    """

    img = Image.open(input_img_path)
    # 转化为黑白图片
    img = img.convert("L")
    img.save(output_img_path) 

(又是注释比代码长系列)

然后将你需要转化的图片放到一个文件夹中,我这里命名该文件夹为imgs,然后指定一个输出文件夹 output,如下:

dataset_dir = 'imgs'
output_dir = 'output'

# 获得需要转化的图片路径并生成目标路径
image_filenames = [(
    os.path.join(dataset_dir, file_dir),
    os.path.join(output_dir, file_dir)
) for file_dir in os.listdir(dataset_dir)]

# 转化所有图片
for path in image_filenames:
    colorful_to_single(path[0], path[1])

这里比较难理解的可能是image_filenames,用到了列表推导式,即遍历所有dataset_dir里的文件:

for file_dir in os.listdir(dataset_dir) 

并将其和我们指定的目录以路径的形式链接起来:

os.path.join(output_dir, file_dir) 

最终生成一个数组,第一个元素是输入路径,第二个元素是输出路径:

image_filenames = [(
    os.path.join(dataset_dir, file_dir),
    os.path.join(output_dir, file_dir)
) for file_dir in os.listdir(dataset_dir)]

3.效果及用途

黑白效果就是这样的:

用途当然也有很多了,比如:

1.在深度学习分类图像的时候,如果并不需要考虑颜色的维度,可以先将图片转化为黑白图,简化运算复杂度。

2.黑白图片有的时候比彩色图片更具备冲击力,能够更加突出主题。

3.黑白图片有些时候也有美颜的作用,因为此时注意力的重点在于脸型,如果那个人的脸型特别好看,但是肤色比较差,这时候黑白照片就很有效果。

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