Python 绘制属于你的世界地图

Python之所以这么流行,是因为它不仅能够应用于科技领域,还能用来做许多其他学科的研究工具,最常见的便是绘制地图

今天我们用matplot工具包之一的:mpl_toolkits来绘制世界地图,这是一个简单的可视化地图工具,你如果希望绘制更加复杂的地图,可以考虑使用Google Maps API,不过这不在我们今天的讨论范围之内。

1.安装

如果你还没有安装Python,请见这篇文章:超详细Python安装指南

为了能够顺利开展本项目,你需要先安装以下依赖,在cmd或Terminal中输入以下命令:

pip install numpy

pip install matplotlib

为了使用 mpl_toolkits, 单纯安装matplotlib是不够的,我们还需要单独安装basemap,如果你已经安装了Anaconda,那这一步就非常好办,输入以下命令安装即可:

conda install basemap

如果没有的话,就稍微麻烦一点:

1.安装geos: pip install geos
2.根据你的Python版本下载basemap
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#basemap
PS: cp后面的数字是Python的版本。(在页面上按ctrl+F,输入basemap快速定位)
3.在 cmd 下进入该文件的目录,运行
pip install basemap‑1.2.1‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl

2.简单地图

让我们开始绘制一个地球,中心指向中国:

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# 初始化图形
plt.figure(figsize=(8, 8))
# 底图:圆形, lat_0:纬度;lon_o: 经度, (113,29)是武汉
m = Basemap(projection='ortho', resolution=None, lat_0=29, lon_0=113)
# 底色
m.bluemarble(scale=0.5)
# 显示
plt.show()

这里的重点在于Basemap,指定好你想要放置的中心。

效果还不错哦,不仅如此,它其实不单单只是一张图像,它还是一个功能齐全的matplot画布。这也就意味着,你能够在上面画线!让我们放大地图,进入中国区域,然后标记出深圳的位置:

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# 以下三行是为了让matplot能显示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
# 注意几个新增的参数, width和height是用来控制放大尺度的
# 分别代表投影的宽度和高度(8E6代表 8x10^6米)
m = Basemap(projection='lcc', resolution=None,
            width=8E6, height=8E6,
            lat_0=23, lon_0=113,)
m.bluemarble(scale=0.5)

# 这里的经纬度是:(经度, 纬度)
x, y = m(113, 23)
plt.plot(x, y, 'ok', markersize=5) 
plt.text(x, y, '深圳', fontsize=12, color="red") 
plt.show()

不要用蓝底图了,看得不是很清晰,我们换成浮雕型:

可以很明显地看到山区、丘陵等地理样貌。你还可以根据你的需要,针对某几个城市做连线或者绘制某些经纬度之间的区域。别忘了,这可是matplotlib可编辑的画布。

3.世界地图

接下来,我们将上述的世界地图展开成带经纬线的平面图形。

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from itertools import chain


def draw_map(m, scale=0.2):
    # 绘制带阴影的浮雕图像
    m.shadedrelief(scale=scale)

    # 根据经纬度切割,每13度一条线
    lats = m.drawparallels(np.linspace(-90, 90, 13))
    lons = m.drawmeridians(np.linspace(-180, 180, 13))

    # 集合所有线条
    lat_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lats.items()))
    lon_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lons.items()))
    all_lines = chain(lat_lines, lon_lines)

    # 循环画线
    for line in all_lines:
        line.set(linestyle='-', alpha=0.3, color='w')


fig = plt.figure(figsize=(8, 6), edgecolor='w')
m = Basemap(projection='cyl', resolution=None,
            llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90,
            llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180,)

draw_map(m)
plt.show()

嗯,有点那个味了哈。都可以自己去打印出来给小孩子学习地理了。但是他如果想学习地理,好像整个世界有点大?我们先让他学习世界著名景点的位置吧?

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from itertools import chain

# 以下三行是为了让matplot能显示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


def draw_point(m, x, y, name):
    # 这里的经纬度是:(经度, 纬度)
    x, y = m(x, y)
    plt.plot(x, y, 'ok', markersize=5)
    plt.text(x, y, name, fontsize=12, color="red")


def draw_map(m, scale=0.2):
    # 绘制带阴影的浮雕图像
    m.shadedrelief(scale=scale)

    # 根据经纬度切割,每13度一条线
    lats = m.drawparallels(np.linspace(-90, 90, 13))
    lons = m.drawmeridians(np.linspace(-180, 180, 13))

    # 集合所有线条
    lat_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lats.items()))
    lon_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lons.items()))
    all_lines = chain(lat_lines, lon_lines)

    # 循环画线
    for line in all_lines:
        line.set(linestyle='-', alpha=0.3, color='w')


fig = plt.figure(figsize=(8, 6), edgecolor='w')
m = Basemap(projection='cyl', resolution=None,
            llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90,
            llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180,)
locations = {
    '泰姬陵': (17, 78),
    '吉萨金字塔群': (29, 31),
    '英国的巨石阵': (51, 1),
    '巴黎圣母院': (48, 2),
    '卢浮宫': (48, 2),
    '红场和克里姆林': (55, 37),
    # ...
}
draw_map(m)
for loc in locations:
    print(locations[loc])
    draw_point(m, locations[loc][1], locations[loc][0], loc)
plt.show()

这样,你只需要往locations里类似地加入某个地点的经纬度,就能在地图上展示出来了,你还能自定义地画两个地点之间的连线,或者是重点放大某个区域,总而言之,你想干的,基本上基于Matplotlib都可以做得到。

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Python 元组Tuple 相对于数组List的优势

我们知道元组tuple是 Immutable (不可修改)的,而数组List是可变的,而且元组有的功能它都有,而且功能更多,应用更广,那为什么还要保留元组呢?

1.安全共享

假设你有几个关键词比如:CAR, AIRPLANE, BOAT. 如果它是数组,要在多个对象之间进行共享,数组无法避免它在共享的时候被无意地更改,如果说这三个关键词直接和数据中某个字段做映射,这种则更改非常危险,小则导致垃圾数据的产生,大则导致某些功能出现缺陷。

元组的好处之一就在于这里,一旦三个关键词被设定为元组,则再也无法更改。非常适合用于固定关键词在对象之间的共享。

2.性能快

我们可以做一些性能测试:

创建

>>> import timeit
>>> print(timeit.timeit('["CAR", "AIRPLANE", "BOAT"]'))
0.0508033999999995
>>> print(timeit.timeit('("CAR", "AIRPLANE", "BOAT")'))
0.013855500000001797

可以看到,元组的创建速度仅是数组的四分之一。

空间

>>> a_tuple = ("CAR", "AIRPLANE", "BOAT")
>>> b_list = ["CAR", "AIRPLANE", "BOAT"]
>>> from sys import getsizeof
>>> getsizeof(a_tuple)
72
>>> getsizeof(b_list)
88

可以看到,元组比数组少占用一些空间。

3.作为函数返回值

其实Python的函数多返回值就是用tuple实现的。我们知道tuple有两种定义方式,一种是不带括号的,一种是带括号的:

my_tuple = "CAR", "AIRPLANE", "BOAT"
my_tuple2 = ("CAR", "AIRPLANE", "BOAT")

print(type(my_tuple)) # <class 'tuple'>
print(type(my_tuple2)) # <class 'tuple'> 

而函数使用多返回值的时候是用逗号分隔开的,这是上述的元组第一种创建形式,因此,函数多返回值实际上返回的是一个元组。

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Python 球队进球得分自动提醒

英超的比赛很多都会在当地时间周末的晚上举行,而很不巧这个时间在中国是凌晨4点左右,对中国观众非常不友好。或者有的时候是中国时间晚上8点或晚上10点开始,但是我们并不一定有时间看。

这些情况下如果你想查看比分,还得打开某个软件,点击国际足球——赛事——积分榜,非常麻烦。今天用Python告诉你怎样在你支持的足球队得分时给你发送短信,如果你原意,可以不编写任何代码哦!

1.准备

今天只在本地做部署和测试,实际上当项目运行起来的时候,应该是放在服务器上的,毕竟本地机器不太适合全天24小时开着嘛。

1.首先,你需要下载Python3环境,如果你还没下载,可以参考这篇文章:超详细Python下载安装指南

2.其次,你需要克隆一个名为footballNotifier的仓
https://github.com/carlos-menezes/footballNotifier

3.打开CMD或Terminal, 输入以下命令安装依赖:
pip install -r requirements.txt

2.配置你的主队

这一步,需要打开仓里的config.ini:

1.在Number处填入你的手机号,在TEAM处填入你的主队
如:Arsenal 阿森纳等。请注意要填写英文。

2.前往TextLocal注册一个短信发送账号:
https://www.textlocal.com/
邮箱验证后才能设置账号密码。

3.在下面的链接创建一个API_KEY
https://control.txtlocal.co.uk/settings/apikeys/

不需要填IP,直接保存。然后会刷新到上个页面,你能看到一个秘钥,复制这串秘钥,并相应填写到config.init中的API_KEY里:

配置完成后,在cmd或Terminal中输入以下命令就可以开始监控比分啦:
python app.py

3.源码分析

其实这个仓一共就两个文件,一个是scrapegoals.py,用于抓取实时的赛事结果,其实是一个非常简单的爬虫

还有一个是app.py,是程序的入口点,也就做两个事:

1.获取赛事结果。
2.如果是目标队伍进球,那就调用短信API发送短信。
#用While循环保持监控进程

其实是非常简单的一个开源项目,大家有兴趣可以自己做一个国内版的,并不复杂。

自动通知系列文章:

教你如何使用Python向手机发送通知(IFTTT)

Python 自动发送邮件详细教程

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Python 不可变对象真的不可变吗?

在日常的工作和学习中,经常会遇到“不可变对象 ” 相关的问题,但是随着接触Python这门语言的时间越来越多,遇到的坑越来越奇怪。我不禁产生了一个疑问:不可变对象真的不可变吗?

我们知道元组就是”不可变对象”,当你想尝试给一个元组赋值的时候,它会报错:

>>> my_tuple = ("python", "dict", "is", "good")
>>> my_tuple[3] = "excellent" 
Traceback (most recent call last):   
File "<stdin>", line 1, in <module> 
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment 

请注意报错的语言: “does not support item assignment “, 元组对象不支持赋值操作。

例1

让我们来看看下面这样的操作:

>>> int_tuple = ([6,5,30], [2,3,65], [111])
>>> int_tuple[2] += [22,33]
Traceback (most recent call last):  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> int_tuple([6, 5, 30], [2, 3, 65], [111, 22, 33]) 

尽管报了一个错,但是它变量的值已经被改变了。

原因

其实,这里主要是因为 += 操作对于“不可变对象”会产生新的变量并绑定到原有变量上。但是又由于+=中的”=”号,执行了一次对元组对象的赋值操作,这是不允许的,因此报了错,但新的对象已经被绑定到了原有变量中,因此我们可以看到变量的值发生了改变。

例2

还有一种情况是这样的:

>>> int_tuple = ([6,5,30], [2,3,65], [111])
>>> int_tuple[2].append(123123)
>>> int_tuple
([6, 5, 30], [2, 3, 65], [111, 123123]) 

这里完全没有报错,为什么呢?因为append并不涉及到赋值操作,元组只是不允许赋值,并没有不允许append和extend啊,所以称元组为“不可变对象” 实在是太不严谨了!

深一点

其实如果你知道元组中存放的是元素所对应的地址(ID),就好理解多了,append和extend仅仅是修改了列表的元素,而列表本身的ID并没有发生变化,只有当赋值操作执行的时候,ID才会发生变化,而这种情况是元组不允许发生的。

# append 不会发生地址变化
>>> int_tuple = ([1], [2], [3])
>>> id(int_tuple[1])
2729947990600
>>> int_tuple[1].append(22)
>>> id(int_tuple[1])
2729947990600 

因此,要避免踩上这些坑,忘掉元组是“不可变对象”这样不严谨的表述形式(当然从地址的角度来讲它是对的,元组内部所有元素的ID都不可变),请这样记:元组是不可赋值对象

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Python 9行代码批量翻转壁纸的惊喜

今天在欣赏一些新的手机壁纸的时候,不小心把手机拿反了,但是却因此偶然看到了非常有特色的图片。因此突然有了推送的灵感——用Python批量翻转图片

其实原理很简单,用九行代码就能完成我们所需要的功能。

1.准备

为了能够翻转图片,我们需要先安装好PIL,也就是pillow,在CMD/Terminal输入:

pip install pillow

请记得先安装Python,才能够pip,如果你还没有安装Python,请看这篇文章: 超详细Python安装指南

2.编程

仅需要3个步骤:

1.获得图片文件夹下所有文件名

2.迭代所有图片

3.翻转保存到指定文件夹

#-*- coding: UTF-8 -*- 

from PIL import Image
import os

# 获得文件夹下所有文件
filePath = './imgs/'
filenames = os.listdir(filePath)

# 指定保存的文件夹
outputPath = './imgs_rotate/'

# 迭代所有图片
for filename in filenames:
    # 读取图像
    im = Image.open(filePath + filename)

    # 指定逆时针旋转的角度
    im_rotate = im.rotate(180)
    
    # 保存图像
    im_rotate.save(outputPath + filename) 

3.效果

嘻嘻,其实也是相当于壁纸分享了,当然,微信公众号会有压缩的现象,大家如果想下载原图请点击下方阅读原文,或者关注文章最下方Python实用宝典公众号,回复 翻转壁纸

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Python 小坑之字符串驻留

本文整理了许多字符串驻留的坑,部分整合自wtfpython英文版,并增加了大量的后续说明。

# example1:
>>> a = "wtf"
>>> b = "wtf"
>>> a is b
True

# example2:
>>> a = "wtf!"
>>> b = "wtf!"
>>> a is b
False

# example3:
>>> a, b = "wtf!", "wtf!"
>>> a is b 
True # 3.7 版本返回结果为 False. 
# example4:
>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
False # 3.7 版本返回结果为 True  

字符串的这些问题,像是在和你说 1 != 1 一样坑爹。

究其原因,其实是CPython在编译的时候会自动进行优化,在某些情况下它会尝试使用已经存在的不可变对象,而不是创建一个新的对象,而恰好,字符串就是不可变对象。这种使用已存在的不可变对象的行为被称为“驻留 ” 。

驻留的原本设计意图是用于节省内存的,但是确实有时候会坑到程序员。怎样判断自己的字符串会否被驻留呢?请看这份代码:
https://github.com/python/cpython/blob/3.6/Objects/codeobject.c#L19

简单地来讲:

1.所有长度为0和1的字符串都会被驻留

2.字符串在编译时被实现的会被驻留(如’wtf’会被驻留,但是 ”.join([‘w’, ‘t’, ‘f’]) 不会)

3.字符串中只包含ASCII下的字母、数字和下划线时会被驻留. 所以’wtf!’由于包含!不会被驻留。

我们的example1中,由于发生了驻留,所以a和b是同一个字符串对象。而example2中,由于没有发生字符串驻留,a=”wtf!”和b=”wtf!”实际上使用的不是同一个字符串对象,你可以使用id获得对象的唯一标志,你会发现它们的不同:

a和b都为wtf!时:

>>> a = "wtf!"
>>> b = "wtf!"
>>> a is b
False
>>> a == b
True
>>> id(a)
2272774097864
>>> id(b)
2272774097024  

再来看看没有发生驻留时的情况,a和b都为wtf时:

# a和b都为wtf
>>> a = "wtf"
>>> b = "wtf"
>>> a is b
True
>>> a == b
True
>>> id(a)
2272774096744
>>> id(b)
2272774096744 

明白了吧?如果你想从结果识别对象是否发生驻留,关键就看对象的唯一标志有没有被改变。

不过,如example3所示,当你在同一行中将a和b都设置为 wtf! 的时候,Python解释器会创建一个新的对象,然后同时引用第二个变量,这时候它两的唯一标志id就是一样的。(example3仅适用于python3.7以下,后面被改了)。

example4中,发生了常量折叠,这其实也是一种优化技术。编译时表达式 ‘a’*20 会被替换成 ‘aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa’ (不要数了,20个),不过只有长度小于20的字符串才会发生常量替换,这就是为什么 ‘a’*21并不等于 ‘aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa’ (不要数了,21个) 。

好,感谢大家的阅读,今天的…..等等,你以为这就结束了吗?还有呢:

>>> a = 10
>>> b = 10
>>> a is b
True
>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False 

这又是为啥啊?请注意,Python中,对于整数对象,如果其值处于[-5,256]的闭区间内,则值相同的对象是同一个对象,否则为不同对象。我知道你想问,别问,问就是源码本身就这么写的(其实主要还是从性能方面考虑,-5到256这段数值被经常使用,因此干脆设为同一个对象重复使用,避免分配空间—赋予类别—赋予初始值等一系列操作)。

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2020年已到,Python2寿命已止,请迁移

随着2020年的到来,Python 2 也到来寿终正寝的时候。从2020年1月1日起,Python核心团队将不再对Python 2提供任何支持。

1.怎么办?

由于Python3不向前兼容Python2,因此对于有写过Python2,且有正在运行Python2项目的同学来说,是时候将项目迁移到Python3了。

对于正在学习Python的同学来说,不要犹豫,请直接学Python3的教程,如果某个你正在阅读的教程是Python2写的,请立即丢掉。

2.迁移方法

现在已经有许多自动化的工具可以帮你把代码从Python 2迁移到Python 3. 比如说自带的2to3模块:

2to3 的基本调用参数是一个需要转换的文件或目录列表。对于目录,会递归地寻找其中的 Python 源码。

这里有一个 Python 2.x 的源码文件,example.py

def greet(name):
    print "Hello, {0}!".format(name)
print "What's your name?"
name = raw_input()
greet(name)

找到你的Python安装位置,一般2to3会在Tools\scripts文件夹下:C:\Python3X\Tools\scripts\2to3.py,在CMD中输入以下命令即可将Python2代码转化为Python3代码(由于我用的是anaconda,所以位置可能和你们不一样):

F:\Anaconda3\Scripts\2to3.exe example.py

它会显示所有修改,输出效果如下:

 RefactoringTool: Skipping optional fixer: buffer
 RefactoringTool: Skipping optional fixer: idioms
 RefactoringTool: Skipping optional fixer: set_literal
 RefactoringTool: Skipping optional fixer: ws_comma
 RefactoringTool: Refactored example.py
 --- example.py  (original)
 +++ example.py  (refactored)
 @@ -1,5 +1,5 @@
  def greet(name):
 print "Hello, {0}!".format(name)
 -print "What's your name?"
 -name = raw_input()
 print("Hello, {0}!".format(name))
 +print("What's your name?")
 +name = input()
 greet(name)
 RefactoringTool: Files that need to be modified:
 RefactoringTool: example.py 

如果你想写回文件,记得带-w参数:

F:\Anaconda3\Scripts\2to3.exe -w example.py

现在效果如下:

def greet(name):
    print("Hello, {0}!".format(name))
print("What's your name?")
name = input()
greet(name) 

非常方便,一键修改完成。它能转化大部分Python2代码,更详细的使用文档在这里:

https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/2to3.html#

不过2to3.py也不是万能的,有些情况下你只能手动地转换代码,遇到无法用工具迁移的问题,请耐心搜索解决方案

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Python 重载与重写 及 泛型函数

在上一次的推送《Python 监控文件事件变化—以音乐高潮提取为例》中,最后继承 LoggingEventHandler 类,对 on_created 进行修改的时候,我使用了一个词叫:重载,随后不久我便意识到犯下了一个错误。

我们先来看看重载与重写的概念:

重载:

重载的条件如下:

1.一个类里面

2.方法名字相同

3.参数不同

而参数不同可分为:参数类型不同,参数个数不同。而上一次推送中,对on_created的修改并没有针对参数,我们只是单纯地对函数内容进行修改而已。因此只能叫重写

重写:

条件如下:

1.参数列表与原函数一致。

2.返回类型与原函数一致。

因此,根据这个条件,Python中绝大部分的继承修改只能叫重写,而不能叫重载

Python其实不需要重载这个概念。为什么呢?重载主要是针对参数而言的,一个是改变参数的类型,一个是改变参数的个数。而Python不需要限定参数类型,又 可以接受可变参数,因此函数重载就显得非常鸡肋了。

不过我们依然能通过singledispatch装饰器来实现重载,不过官方称其为泛型函数:

在需要被重载的函数上加上装饰器:

from functools import singledispatch


@singledispatch
def fun(arg, verbose=False):
    if verbose:
        print("Let me just say,", end=" ")
    print(arg) 

然后用register属性注册重载后的函数:

@fun.register(int)
def _(arg: int, verbose=False):
    if verbose:
        print("Strength in numbers, eh?", end=" ")
    print(arg)


@fun.register(list)
def _(arg: list, verbose=False):
    if verbose:
        print("Enumerate this:")
    for i, elem in enumerate(arg):
        print(i, elem) 

效果如下:

>>> fun(42, verbose=True)
Strength in numbers, eh? 42

>>> fun(['spam', 'spam', 'eggs', 'spam'], verbose=True)
Enumerate this:
0 spam
1 spam
2 eggs
3 spam 

看,这样我们就顺利完成了重载,尽管其实大部分时候都不会用到。

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Python 监控文件增加、修改、删除等变化

现在有一个应用场景,需要对文件系统进行监控,发生变化时产生日志,对新增的文件做一些相应的操作。比如说应用到我们之前的高潮提取器:若当前文件夹下增加了一个音乐文件,监控器就调用高潮提取器提取该音乐文件的高潮部分。

这样的监控器写起来也不难,但是很花时间,有许多情况要考虑。不过幸好我们是写Python的,有许多轮子可以使用。

1.安装”看门狗”

“看门狗”模块就是用于监控文件事件变化的一个Python”轮子”,代码架构优秀,可以注册许多事件处理器,方便用户做自定义操作。如果你还没有安装Python,请看这篇文章《Python详细安装指南》,在终端输入以下命令即可安装看门狗:

pip install watchdog

2.基本使用

看门狗的使用其实不复杂,请认真看以下代码和注释:

import sys
import time
import logging
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import LoggingEventHandler

if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        format='%(asctime)s - %(message)s',
                        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else '.'

    # 生成事件处理器对象
    event_handler = LoggingEventHandler()

    # 生成监控器对象
    observer = Observer()
    # 注册事件处理器,配置监控目录
    observer.schedule(event_handler, path, recursive=True)
    # 监控器启动——创建线程
    observer.start()

    # 以下代码是为了保持主线程运行
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()

    # 主线程任务结束之后,进入阻塞状态,一直等待其他的子线程执行结束之后,主线程再终止
    observer.join()

可以看到代码中有几个关键步骤,1.配置各项信息;2.生成事件处理器、监控器;3.注册事件处理器、配置目录、递归执行(即同时监控子文件夹);4.启动。

其实,看门狗的observer是基于 threading.Thread 对象的,所以observer很多属性都继承了 threading.Thread 的属性。

如果你不带参数地运行该脚本,就是要监控脚本文件所在的文件夹,如果要监控其他文件夹,记得运行时带文件夹的路径参数,如:

python obserber.py /data/home/ckend/

我们来试着运行看看:

可以看到,我在当前文件夹下做的所有操作都被记录下来了。接下来我们就试试怎么自定义一些操作。

3.监控提取音乐高潮

如果你不知道怎么提取音乐文件的高潮部分,请看这篇文章:《Python自动提取音乐文件高潮》

要实现这样的功能,我们有几种方法,一个是在原来log的处理器上做一些新增修改,比如多增一个函数调用音乐高潮提取器。第二个是重新继承 FileSystemEventHandler 类,并做相应的修改。这里我们还是要保留log的样式,只是在log的时候顺便提取音乐高潮,因此采用第一个方法。

看看LoggingEventHandler源代码中的on_created,这就是当文件创建时监控器的操作:

class LoggingEventHandler(FileSystemEventHandler):
    """Logs all the events captured."""

    # ...省略其他源代码...

    def on_created(self, event):
        super(LoggingEventHandler, self).on_created(event)

        what = 'directory' if event.is_directory else 'file'
        logging.info("Created %s: %s", what, event.src_path)

我们仅需要继承这个类并对on_created进行修改,就能完成我们想要的功能:

# Python实用宝典
# 2019/12/29

import sys
import time
import logging
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import LoggingEventHandler
from pychorus import find_and_output_chorus


class extractor(LoggingEventHandler):

    def on_created(self, event):
        super(LoggingEventHandler, self).on_created(event)
        what = 'directory' if event.is_directory else 'file'
        logging.info("Created %s: %s", what, event.src_path)
        NameExt = event.src_path.split('.')
        if NameExt[-1] == 'mp3':
            logging.info("mp3文件, 提取音乐高潮中...")
            output_path = "."+"".join(NameExt[:-1])+'_high.wav'
            find_and_output_chorus(event.src_path, output_path, 30)


if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO,
                        format='%(asctime)s - %(message)s',
                        datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    path = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else '.'

    # 生成事件处理器对象
    event_handler = extractor()

    # 生成监控器对象
    observer = Observer()
    # 注册事件处理器
    observer.schedule(event_handler, path, recursive=True)
    # 监控器启动——创建线程
    observer.start()

    # 以下代码是为了保持主线程运行
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()

    # 主线程任务结束之后,进入阻塞状态,一直等待其他的子线程执行结束之后,主线程再终止
    observer.join() 

首先声明一个类,继承LoggingEventHandler,然后重载on_created函数,在这个函数中不仅记录文件事件变化,还要对mp3文件做一次音乐高潮提取。最后别忘了,生成事件处理器时要用我们新的类名。

看看效果,将小永远.mp3复制过来:

成功监控文件变化并提取到音乐高潮,生成高潮文件。

我们的文章到此就结束啦,如果你希望我们今天的Python 教程,请持续关注我们,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞/在看哦有任何问题都可以在下方留言区留言,我们都会耐心解答的!


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庆祝胖五发射成功, 来用Python发射火箭!

今天看到了一则可喜可贺的消息:长征五号遥三运载火箭在中国文昌航天发射场点火升空,与实践二十号卫星成功分离,任务取得圆满成功。 真是令人自豪,为这些辛苦工作的航天人喝彩。

不过,火箭发射似乎离我们普通人太远了,如果我们想体验一把亲自将火箭送上天的感觉怎么办呢?好像很难啊?没关系,Python有方法,现实世界里做不到,但是你可以在虚拟世界里实现。

《坎巴拉太空计划》就是一个能让你实现这个愿望的一款游戏。在这个游戏中,玩家拥有一支庞大的航天团队,能够造出你想要的任意航天器,你也可以驾驶航天器在坎巴拉星系中遨游,建立太空站。

更重要的是,它!支持!Python!

你可以使用Python来画你想要的航天器、设置警报、航天器之间的通讯、控制运行轨道、监控燃料量等等一系列功能,甚至能够改变游戏界面。

在Space Center API中,你可以读取作用在飞船上的重力、获得海拔高度、绕行轨道的纬度、参考系速度、控制游戏内部相机等等,几乎一切想读取的它都可以读取到。

1.安装

你可以通过pip安装这个项目:

pip install krpc

如果你还没有安装python,请看这篇文章:安装Python

注意,使用这个项目的前提是先下载好游戏。而且在运行脚本的时候,游戏必须在运行着,并与客户端保持连接。怎样才能和客户端连接呢?你还需要下载kRPC服务器插件:

https://github.com/krpc/krpc/releases/download/v0.4.8/krpc-0.4.8.zip

然后执行以下操作:

  1. 提取gamedata文件夹到您的KSP目录。
  2. 启动游戏。
  3. 这时候应该就会弹出服务器窗口

2.使用

运行游戏,并且服务器正常启动后,我们就可以开始尝试一些例子了。不过在这之前,Python脚本作为客户端还需要和服务器进行连接:

import krpc
conn = krpc.connect(name='Hello World')
vessel = conn.space_center.active_vessel
print(vessel.name) 

第二行连接服务器,第三行获得激活的飞行器、第四行打印飞行器名字:

你还可以尝试一些别的API,比如下面这个例子,能够获得飞行棋相对于参照物(行星)的速度:

import krpc, time
conn = krpc.connect(name='Surface speed')
vessel = conn.space_center.active_vessel

while True:

    velocity = vessel.flight(vessel.orbit.body.reference_frame).velocity
    print('Surface velocity = (%.1f, %.1f, %.1f)' % velocity)

    speed = vessel.flight(vessel.orbit.body.reference_frame).speed
    print('Surface speed = %.1f m/s' % speed)

    time.sleep(1) 

如果你们感兴趣,推荐先下载游戏并试玩,大致摸清楚游戏的玩法后,开始使用Python来进行编程游戏。说实话,这个游戏太适合用来教小孩子了。

Python和游戏之间详细的API都在这里可以找得到:

http://krpc.github.io/krpc/python.html

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