머리말
리눅스 시스템을 사용해왔기 때문에 사전 지원이 특히나 저처럼 영어가 서투른 사람에게는 영어 문서를 읽을 때 항상 막히곤 했습니다. 이전에 Youdao Dictionary를 사용해 보니 매우 좋습니다. 웹 버전이 있지만 전체 사이트의 영어 웹 페이지에서는 지원되지 않습니다. Youdao 사전을 구현하기 위해 Python으로 작성된 작은 도구를 직접 구현하면 됩니다. 아이디어도 매우 간단합니다. Youdao의 API를 직접 호출하고 반환된 json을 구문 분석하기만 하면 됩니다.
python2 및 python3을 지원하는 Python 네이티브 라이브러리만 사용합니다.
샘플 코드
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # API key:273646050 # keyfrom:11pegasus11 import json import sys try: # py3 from urllib.parse import urlparse, quote, urlencode, unquote from urllib.request import urlopen except: # py2 from urllib import urlencode, quote, unquote from urllib2 import urlopen def fetch(query_str=''): query_str = query_str.strip("'").strip('"').strip() if not query_str: query_str = 'python' print(query_str) query = { 'q': query_str } url = 'http://fanyi.youdao.com/openapi.do?keyfrom=11pegasus11&key=273646050&type=data&doctype=json&version=1.1&' + urlencode(query) response = urlopen(url, timeout=3) html = response.read().decode('utf-8') return html def parse(html): d = json.loads(html) try: if d.get('errorCode') == 0: explains = d.get('basic').get('explains') for i in explains: print(i) else: print('无法翻译') except: print('翻译出错,请输入合法单词') def main(): try: s = sys.argv[1] except IndexError: s = 'python' parse(fetch(s)) if __name__ == '__main__': main()
를 사용하여 위 코드를 붙여넣고 이름을 지정합니다. youdao.py
의 이름을 mv youdao.py youdao로 변경한 다음 실행 권한 chmod a+x youdao
를 추가하고 /usr/local/에 복사합니다. 큰 상자. cp youdao /usr/local/bin
을 사용할 때 번역할 단어를 첫 번째 명령줄 매개변수로 사용하고 문장이 따옴표로 묶인 경우.
요약
위 내용은 이번 질의응답 글의 전체 내용입니다. 이 글의 내용이 모든 분들의 공부나 공부에 조금이라도 도움이 되었으면 좋겠습니다. 궁금한 점이 있으면 메시지를 남겨서 소통할 수 있습니다.
파이썬을 사용하여 명령줄 Youdao 사전을 구현하는 방법의 더 많은 예를 보려면 PHP 중국어 웹사이트에서 관련 기사를 주목하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

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ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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