Python kann in vielen Richtungen verwendet werden, z. B. als Crawler, prädiktive Analyse, GUI, Automatisierung, Bildverarbeitung, Visualisierung usw. Möglicherweise benötigen Sie nur ein Dutzend Codezeilen, um coole Funktionen zu erreichen.
Da Python eine dynamische Skriptsprache ist, ist die Codelogik viel einfacher als bei Java und es muss viel weniger Code geschrieben werden, um die gleiche Funktion zu erreichen. Darüber hinaus verfügt das Python-Ökosystem über viele Toolbibliotheken von Drittanbietern, die Funktionen in Paketen kapseln. Sie müssen nur die Schnittstelle aufrufen, um komplexe Funktionen zu verwenden.
Hier sind ein paar einfache und unterhaltsame Skriptbeispiele, mit denen Anfänger dem Code folgen und die Python-Syntax schnell beherrschen können.
1. Verwenden Sie PIL, Matplotlib und Numpy, um verschwommene alte Fotos zu reparieren.
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os.path img_path = "E:\test.jpg" img = Image.open(img_path) img = np.asarray(img) flat = img.flatten() def get_histogram(image, bins): histogram = np.zeros(bins) for pixel in image: histogram[pixel] += 1 return histogram hist = get_histogram(flat, 256) cs = np.cumsum(hist) nj = (cs - cs.min()) * 255 N = cs.max() - cs.min() cs = nj / N cs = cs.astype('uint8') img_new = cs[flat] img_new = np.reshape(img_new, img.shape) fig = plt.figure() fig.set_figheight(15) fig.set_figwidth(15) fig.add_subplot(1, 2, 1) plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title("Image 'Before' Contrast Adjustment") fig.add_subplot(1, 2, 2) plt.imshow(img_new, cmap='gray') plt.title("Image 'After' Contrast Adjustment") filename = os.path.basename(img_path) plt.show()Python-GUI-Bibliothek, geeignet für Anfänger zum Üben der Erstellung kleiner Software
import os import zipfile from random import randrange def zip_dir(path, zip_handler): for root, dirs, files in os.walk(path): for file in files: zip_handler.write(os.path.join(root, file)) if __name__ == '__main__': to_zip = input(""" Enter the name of the folder you want to zip (N.B.: The folder name should not contain blank spaces) > """) to_zip = to_zip.strip() + "/" zip_file_name = f'zip{randrange(0,10000)}.zip' zip_file = zipfile.ZipFile(zip_file_name, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED) zip_dir(to_zip, zip_file) zip_file.close() print(f'File Saved as {zip_file_name}')
4. Konvertieren Sie PDF-Dateien in Word-Dateien
Die smtplib- und E-Mail-Bibliotheken können Skripte zum Senden von E-Mails implementieren.import tkinter as tk root = tk.Tk() root.title("Standard Calculator") root.resizable(0, 0) e = tk.Entry(root, width=35, bg='#f0ffff', fg='black', borderwidth=5, justify='right', font='Calibri 15') e.grid(row=0, column=0, columnspan=3, padx=12, pady=12) def buttonClick(num): temp = e.get( ) e.delete(0, tk.END) e.insert(0, temp + num) def buttonClear(): e.delete(0, tk.END)Zusammenfassung
Python verfügt auch über viele lustige kleine Skripte, die Sie nach Ihren eigenen Szenarien schreiben oder vorgefertigte Bibliotheken von Drittanbietern verwenden können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFünf interessante Python-Skripte. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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