안녕하세요 여러분 저는 신인입니다.
일상 업무에서 우리는 항상 다양한 문제에 직면하게 됩니다.
이러한 문제 중 상당수는 간단한 Python 코드를 사용하여 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 얼마 전 푸단(Fudan)의 한 상사는 130줄의 Python 코드를 사용하여 핵산 통계를 완성하여 효율성을 크게 향상시키고 많은 시간을 절약했습니다.
오늘은 신인 동생이 여러분을 데리고 파이썬 스크립트 프로그램 10개를 배워보겠습니다. 간단하지만 여전히 매우 유용합니다. 관심 있는 사람은 이를 직접 구현하고 도움이 되는 기술을 찾을 수 있습니다.
1.Jpg를 Png로
이미지 형식 변환. 과거에 J 형제가 가장 먼저 생각한 것은 [Format Factory] 소프트웨어였습니다.
요즘에는 Python 스크립트를 작성하면 다양한 이미지 형식의 변환을 완료할 수 있습니다. 여기서는 jpg를 png로 변환하는 것을 예로 들어보겠습니다.
두 가지 솔루션이 있으며 둘 다 모든 사람과 공유됩니다.
# 图片格式转换, Jpg转Png # 方法① from PIL import Image img = Image.open('test.jpg') img.save('test1.png') # 方法② from cv2 import imread, imwrite image = imread("test.jpg", 1) imwrite("test2.png", image)
2. PDF 암호화 및 암호 해독
암호화해야 하는 PDF 파일이 100개 이상인 경우 수동으로 암호화하는 것은 불가능하며 시간이 많이 걸립니다.
Python의 pikepdf 모듈을 사용하여 파일을 암호화하고 루프를 작성하여 문서를 일괄적으로 암호화합니다.
# PDF加密 import pikepdf pdf = pikepdf.open("test.pdf") pdf.save('encrypt.pdf', encryption=pikepdf.Encryption(owner="your_password", user="your_password", R=4)) pdf.close()
암호화가 있으면 복호화가 진행됩니다.
# PDF解密 import pikepdf pdf = pikepdf.open("encrypt.pdf",password='your_password') pdf.save("decrypt.pdf") pdf.close()
3. 컴퓨터 구성 정보 얻기
많은 친구들이 Master Lu를 사용하여 컴퓨터 구성을 확인할 수 있으며, 이를 위해서는 소프트웨어를 다운로드해야 합니다.
Python의 WMI 모듈을 사용하면 컴퓨터 정보를 쉽게 볼 수 있습니다.
# 获取计算机信息 import wmi def System_spec(): Pc = wmi.WMI() os_info = Pc.Win32_OperatingSystem()[0] processor = Pc.Win32_Processor()[0] Gpu = Pc.Win32_VideoController()[0] os_name = os_info.Name.encode('utf-8').split(b'|')[0] ram = float(os_info.TotalVisibleMemorySize) / 1048576 print(f'操作系统: {os_name}') print(f'CPU: {processor.Name}') print(f'内存: {ram} GB') print(f'显卡: {Gpu.Name}') print("n计算机信息如上 ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑") System_spec()
J 형제의 컴퓨터를 예로 들어 코드를 실행하면 구성을 볼 수 있습니다.
4. 파일 압축 풀기
zipfile 모듈을 사용하여 파일 압축을 풀 수도 있습니다.
# 解压文件 from zipfile import ZipFile unzip = ZipFile("file.zip", "r") unzip.extractall("output Folder")
5. Excel 워크시트 병합
을 사용하면 Excel 워크시트를 하나의 테이블로 병합할 수 있습니다. 테이블 내용은 아래와 같습니다.
테이블 6개, 나머지 테이블의 내용은 첫 번째 테이블과 동일합니다.
테이블 수를 5개로 설정하면 처음 5개 테이블의 내용이 병합됩니다.
import pandas as pd # 文件名 filename = "test.xlsx" # 表格数量 T_sheets = 5 df = [] for i in range(1, T_sheets+1): sheet_data = pd.read_excel(filename, sheet_name=i, header=None) df.append(sheet_data) # 合并表格 output = "merged.xlsx" df = pd.concat(df) df.to_excel(output)
결과는 다음과 같습니다.
6. 이미지를 스케치로 변환
은 이미지를 처리하는 이전 이미지 형식 변환과 다소 유사합니다.
과거에는 Meitu Xiuxiu를 사용했을 수도 있지만 이제는 Douyin의 필터일 수도 있습니다.
실제로 Python의 OpenCV를 사용하면 원하는 많은 효과를 빠르게 얻을 수 있습니다.
# 图像转换 import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("img.jpg") # 灰度 grey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) invert = cv2.bitwise_not(grey) # 高斯滤波 blur_img = cv2.GaussianBlur(invert, (7, 7), 0) inverse_blur = cv2.bitwise_not(blur_img) sketch_img = cv2.divide(grey, inverse_blur, scale=256.0) # 保存 cv2.imwrite('sketch.jpg', sketch_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
원본사진은 아래와 같습니다.
스케치는 다음과 같은데 꽤 괜찮습니다.
7. CPU 온도 가져오기
이 Python 스크립트를 사용하면 CPU 온도를 알기 위해 어떤 소프트웨어도 필요하지 않습니다.
# 获取CPU温度 from time import sleep from pyspectator.processor import Cpu cpu = Cpu(monitoring_latency=1) with cpu: while True: print(f'Temp: {cpu.temperature} °C') sleep(2)
8. PDF 테이블 추출
때때로 PDF에서 테이블 데이터를 추출해야 할 때가 있습니다.
먼저 수작업 마무리를 생각하시겠지만, 특히 작업량이 많은 경우 수작업이 더 힘들 수 있습니다.
그러면 PDF 테이블을 추출하는 소프트웨어와 웹 도구가 생각날 수도 있습니다.
아래의 간단한 스크립트는 단 몇 초 만에 동일한 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.
# 方法① import camelot tables = camelot.read_pdf("tables.pdf") print(tables) tables.export("extracted.csv", f="csv", compress=True) # 方法②, 需要安装Java8 import tabula tabula.read_pdf("tables.pdf", pages="all") tabula.convert_into("table.pdf", "output.csv", output_format="csv", pages="all")
PDF 문서의 내용은 표를 포함해 다음과 같습니다.
추출된 CSV 파일의 내용은 다음과 같습니다.
9. 스크린샷
이 스크립트는 스크린샷 소프트웨어를 사용하지 않고 간단히 스크린샷을 찍습니다.
아래 코드에서는 Python에서 스크린샷을 찍는 두 가지 방법을 보여줍니다.
# 方法① from mss import mss with mss() as screenshot: screenshot.shot(output='scr.png') # 方法② import PIL.ImageGrab scr = PIL.ImageGrab.grab() scr.save("scr.png")
10. 맞춤법 검사기
이 Python 스크립트는 맞춤법 검사를 수행할 수 있습니다. 물론 중국어는 광범위하고 심오합니다.
# 拼写检查 # 方法① import textblob text = "mussage" print("original text: " + str(text)) checked = textblob.TextBlob(text) print("corrected text: " + str(checked.correct())) # 方法② import autocorrect spell = autocorrect.Speller(lang='en') # 以英语为例 print(spell('cmputr')) print(spell('watr')) print(spell('survice'))
위 내용은 10가지 흥미로운 고급 Python 스크립트, 수집에 권장됩니다!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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