大家好,我是菜鳥哥。
在日常的工作中,我們總是會面臨到各式各樣的問題。
其中不少的問題,使用一些簡單的Python程式碼就能解決。例如不久前的復旦大佬,用130行Python程式碼硬派搞定核酸統計,大大提升了效率,節省了不少時間。
今天,菜鳥哥就帶大家學習10個Python腳本程式。雖然簡單,不過還蠻有用的。有興趣的可以自己去實現,找到對自己有幫助的技巧。
1、Jpg轉Png
圖片格式轉換,以前J哥可能第一時間想到的是【格式工廠】這個軟體。
如今寫一個Python腳本就能完成各種圖片格式的轉換,此處以jpg轉成png為例。
有兩種解決方法,都分享給大家。
# 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加密與解密
如果你有100個或更多的PDF檔案需要加密,手動進行加密肯定是不可行的,極度浪費時間。
使用Python的pikepdf模組,即可對文件進行加密,寫一個循環就能進行批次加密文件。
# 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()
有加密那麼就會有解密,程式碼如下。
# PDF解密 import pikepdf pdf = pikepdf.open("encrypt.pdf",password='your_password') pdf.save("decrypt.pdf") pdf.close()
3、取得電腦的設定資訊
許多小夥伴可能會使用魯大師來看自己的電腦配置,這樣還需要下載一個軟體。
使用Python的WMI模組,方便查看你的電腦資訊。
# 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()
就以J哥自己的電腦為例,運行程式碼就能看到設定。
4、解壓縮檔案
#使用zipfile模組進行檔案解壓縮,同理也可以壓縮檔案。
# 解压文件 from zipfile import ZipFile unzip = ZipFile("file.zip", "r") unzip.extractall("output Folder")
5、Excel工作表合併
幫助你將Excel工作表合併到一張表上,表格內容如下圖。
6張表,其餘表的內容和第一張表都一樣。
設定表格數量為5,將會合併前5張表格的內容。
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)
結果如下。
6、將影像轉換為素描圖
和先前的圖片格式轉換有點類似,就是對影像進行處理。
以前大家可能會使用到美圖秀秀,現在可能就是抖音的濾鏡了。
其實使用Python的OpenCV,就能夠快速實現很多你想要的效果。
# 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()
原圖如下。
素描圖如下,還蠻好看的。
7、取得CPU溫度
#有了這個Python腳本,你將不需要任何軟體來了解CPU的溫度。
# 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、提取PDF表格
有的時候,我們需要從PDF中提取表格資料。
第一時間你可能會先想到手工整理,但是當工作量特別大,手工可能就比較費勁。
然後你可能會想到一些軟體和網路工具來提取 PDF 表格。
下面這個簡單的腳本將幫助你在一秒鐘內完成相同的操作。
# 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文件的內容如下,包含了一個表格。
擷取到的CSV檔案內容如下。
9、截圖
該腳本將簡單地截取螢幕截圖,而無需使用任何螢幕截圖軟體。
在下面的程式碼中,給大家展示了兩種Python截取螢幕截圖的方法。
# 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、拼字檢查器
這個Python腳本可以進行拼字檢查,當然只對英文有效,畢竟中文博大精深吶。
# 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'))
以上是十個有趣的Python高級腳本,建議收藏!的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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