Python は、クローラー、予測分析、GUI、自動化、画像処理、視覚化など、さまざまな用途に使用できます。優れた機能を実現するには、わずか数十行のコードしか必要としません。
Python は動的スクリプト言語であるため、コード ロジックは Java よりもはるかに単純で、同じ機能を実現するために必要なコードの量ははるかに少なくなります。さらに、Python エコシステムには、関数をパッケージにカプセル化するサードパーティ ツール ライブラリが多数あり、インターフェイスを呼び出すだけで複雑な関数を使用できます。
ここでは、シンプルで楽しいスクリプトの例をいくつか紹介します。初心者はコードに従って、Python 構文をすぐにマスターできます。
1. PIL、Matplotlib、Numpy を使用してぼやけた古い写真を修復する
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()
2. ファイルをバッチで圧縮し、zipfile ライブラリを使用する
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}')
3. tkinter を使用して電卓 GUI を作成する
tkinter は Python 独自の GUI ライブラリであり、初心者が小さなソフトウェアを作成する練習に適しています
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)
4. PDF を Word ファイルに変換する
pdf2docx ライブラリを使用して PDF ファイルを Word 形式に変換します
from pdf2docx import Converter import os import sys pdf = input("Enter the path to your file: ") assert os.path.exists(pdf), "File not found at, "+str(pdf) f = open(pdf,'r+') doc_name_choice = input("Do you want to give a custom name to your file ?(Y/N)") if(doc_name_choice == 'Y' or doc_name_choice == 'y'): doc_name = input("Enter the custom name : ")+".docx" else: pdf_name = os.path.basename(pdf) doc_name =os.path.splitext(pdf_name)[0] + ".docx" cv = Converter(pdf) path = os.path.dirname(pdf) cv.convert(os.path.join(path, "", doc_name) , start=0, end=None) print("Word doc created!") cv.close()
5. Python は自動的に電子メールを送信します
これは、smtplib と smtplib を使用して実現できます。電子メール ライブラリ スクリプトは電子メールを送信します。
import smtplib import email from email.mime.text import MIMEText from email.mime.image import MIMEImage from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.header import Header mail_host = "smtp.163.com" mail_sender = "******@163.com" mail_license = "********" mail_receivers = ["******@qq.com","******@outlook.com"] mm = MIMEMultipart('related') subject_content = """Python邮件测试""" mm["From"] = "sender_name<******@163.com>" mm["To"] = "receiver_1_name<******@qq.com>,receiver_2_name<******@outlook.com>" mm["Subject"] = Header(subject_content,'utf-8') body_content = """你好,这是一个测试邮件!""" message_text = MIMEText(body_content,"plain","utf-8") mm.attach(message_text) image_data = open('a.jpg','rb') message_image = MIMEImage(image_data.read()) image_data.close() mm.attach(message_image) atta = MIMEText(open('sample.xlsx', 'rb').read(), 'base64', 'utf-8') atta["Content-Disposition"] = 'attachment; filename="sample.xlsx"' mm.attach(atta) stp = smtplib.SMTP() stp.connect(mail_host, 25) stp.set_debuglevel(1) stp.login(mail_sender,mail_license) stp.sendmail(mail_sender, mail_receivers, mm.as_string()) print("邮件发送成功") stp.quit()
概要
Python には、楽しい小さなスクリプトもたくさんあります。独自のシナリオに従ってそれらを作成することも、既製のサードパーティライブラリを使用します。
以上が5 つの興味深い Python スクリプトの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。


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