最近因为想要看漫画,无奈下载的漫画是jpg的格式,网上的转换器还没一个好用的,于是乎就打算用python自己DIY一下:
这里主要用了reportlab。开始打算随便写几行,结果为若干坑纠结了挺久,于是乎就想想干脆把代码写好点吧。
实现了以下的几项功能:
将当前文件夹下的图片保存到一个pdf中,支持选择pdf大小等
如果有需要可以遍历它下面的所有文件夹
简单的来说完全满足我将漫画转成pdf格式的需求了。
碰到了一些问题,这里记录下:
一、中文路径:
这个实在是略蛋疼,总之就是尽量都decode一遍。然后注意win下的路径是\,要将其转化成/。然后路径遍历的时候也要注意路径怎么写的。
二、reportlab使用
这个说实话很简单,因为没考虑加点文字什么的其实就一句代码了
c.drawImage(filelist[i] , 0,0,maxw,maxh)
注意文件名也要各种decode啊。
总之借助强大的python有效代码就30行左右吧,代码地址
三、pyInstall的打包问题
开始是打算用py2exe结果打算接个简单的gui(真的是很简单)就开始跟我各种错,改的差不多想整成一个exe的时候有给我来个64bit not support。然后就转投pyInstall了,不过事情远不是那么顺利,如果用的是2.1版的话你会发现又有个巨大的bug--打包出来的exe居然不能放在中文路径下,于是乎各种找解决方案,然后发现了两种解决途径,一种是有个修改的版本(https://github.com/dkw72n/pyinstaller.git),另一种是选择2.0版。这个解决之后感觉这个比py2exe好多了,强烈推荐!
简单说下使用过程:
首先是安装:
1、下载安装pywin32;
2、下载pyInstall2.0版本(我觉得这样最好)
3、下载upx然后将文件夹中的upx.exe移动到pyInstall文件夹中
这样就完成了,连安装都不用(当然你安装也行。。。)
使用的话就是
python pyinstaller.py -F c:\scripts\main.py
如果不想要黑框的话再加个-w的参数就好。其他参数:
-F, --onefile Py代码只有一个文件
-D, --onedir Py代码放在一个目录中(默认是这个)
-K, --tk 包含TCL/TK
-d, --debug 生成debug模式的exe文件
-w, --windowed, --noconsole 窗体exe文件(Windows Only)
-c, --nowindowed, --console 控制台exe文件(Windows Only)
-X, --upx 使用upx压缩exe文件
-o DIR, --out=DIR 设置spec文件输出的目录,默认在PyInstaller同目录
--icon= 加入图标(Windows Only)
-v FILE, --version=FILE 加入版本信息文件
最后pyqt了个丑陋的缩水的界面(好吧。。我承认我真不太会写)
打包大小9M,算是可以接受了
运行效果(还不错啦):
以上就是本文的全部内容了,希望小伙伴们喜欢。

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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