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Python

Python做的一個精簡版學生信息管理系統【簡單】【實用】

因為最近打算開發一個信息管理系統,有點復雜。作為初學者的我不是很懂。所以從簡單的開始,先練練手。一步一步來,踏踏實實的走。千里之行始于足下。所以參考網上的一篇技術文章,稍微修改了一下,做了這個系統。文章鏈接:https://blog.csdn.net/xiao_huo_ban/article/details/79808778(本來想弄轉載的,但是要原文作者允許太麻煩了)截圖:廢話不多說,上代碼!代碼:student_information.py#!/usr

系統 2019-09-27 17:56:19 2227

Python

通過python實現彈窗廣告攔截過程詳解

原理這里實現的彈窗攔截,是程序不斷的監視電腦屏幕,當出現需要攔截的窗口時,自動控制屏幕點擊事件關閉。第一步:將需要關閉彈窗的點擊位置截圖。直接上代碼whileTrue:#獲取圖片的相對屏幕的中心點坐標#location=pyautogui.locateCenterOnScreen('close.PNG')#獲取圖片在屏幕的位置及大小location=pyautogui.locateOnScreen('close1.PNG')iflocation!=None

系統 2019-09-27 17:55:59 2227

Python

python股票市場數據探索指北

前言雖然同花順之類的金融理財應用的數據足夠好了,但還是有自己定制的沖動,數據自然不會不會比前者好很多,但是按照自己的想法來定制還是不錯的。目標通過免費的數據接口獲取數據,每日增量更新標的歷史交易數據,然后通過Kibana做可視化及數據分析.其實自己通過echarts之類的可視化框架做可視化也是個不錯的選擇,不過前期成本太大。還有就是pandas+matplotlib已經足以應付大部分需求了,可是交互感太弱,所以借助一個可視化應用是很有必要的,這里選擇的是k

系統 2019-09-27 17:55:43 2227

Python

【Python基礎學習】—時間轉換函數

前言python的時間格式分為多種,幾種格式之間的轉換方法時常是我們遇到的而且是經常忘記的點,python不像php,時間字符串和datetime是一起的,只需要strtotime和date函數就可以相互轉化。雖然網上已經有很多python時間轉換的文章,但是由于作者本人經常做海外業務,需要各種時區之間的轉換,所以這篇文章會對按時區轉換各種時間格式做一個總結。轉換方法圖示(圖片轉自網絡):一、字符串轉時間戳1、默認:importtimedeftime_st

系統 2019-09-27 17:54:33 2227

Python

書單|人生苦短,你還不用python!

前言在編程語言中,Python長期穩居前五,不僅已經成為數據分析、人工智能領域必不可少的工具,還被越來越多地公司用于網站搭建。Python方向崗位的薪水在水漲船高,成為目前最有潛力的編程語言之一。Python是一門新手友好、功能強大、高效靈活的編程語言,學會之后無論是想進入數據分析、人工智能、網站開發這些領域,還是希望掌握第一門編程語言,都可以用Python來開啟無限未來的無限可能!如果你只能選讀一門編程語言,那么除了Python,還是Python。另外:

系統 2019-09-27 17:52:47 2227

Python

OpenCV-Python學習筆記(六):顏色空間轉換(Changing

OpenCV圖像處理之顏色空間轉換目標?你將學習如何對圖像進行顏色空間轉換,比如從BGR到灰度圖,或者從BGR到HSV等。?我沒還要創建一個程序用來從一幅圖像中獲取某個特定顏色的物體。?我們將要學習的函數有:cv2.cvtColor(),cv2.inRange()等。1.轉換顏色空間在OpenCV中有超過150種進行顏色空間轉換的方法。但是我們經常用到的也就兩種:BGR<-->Gray和BGR<-->HSV。要用到的函數是:cv2.cvtColor(inp

系統 2019-09-27 17:52:45 2227

Python

圖像識別-基于python和百度api

1安裝百度apipip3installbaidu-aip2代碼fromaipimportAipImageClassify"""你的APPIDAKSK"""APP_ID='你的APP_ID'API_KEY='你的API_KEY'SECRET_KEY='你的SECRET_KEY'client=AipImageClassify(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)defget_file_content(filePath):withopen(fil

系統 2019-09-27 17:52:03 2227

Python

python遠程郵件控制電腦升級版

由于前邊Python3.4實現遠程控制電腦開關機寫的遠程操控電腦,使用的POP登陸有使用頻率限制,導致非常被動,有時候郵件無法讀取,下面改用POST網易郵箱的方法,獲取郵件importurllib.requestasrequestimporthttp.cookiejarascookiejarimporturllib.parseimportreimportsmtplibfromemail.mime.textimportMIMETextimporttimeim

系統 2019-09-27 17:51:37 2227

Python

python中使用while循環的實例

python中for循環用于針對集合中的每個元素的一個代碼塊,而while循環能實現滿足條件下的不斷運行。使用while循環時,由于while只要滿足條件就會執行代碼,故必須指定結束條件,否則會形成死循環。如圖,i的初始值為1,由于沒有給i再進行賦值,導致i一直都滿足條件,進入死循環。代碼示例如下:i=1whilei<=5:print(i)上述問題的解決方案就是在循環中,給i賦值。這樣當i不再滿足條件時,程序將終止。代碼示例如下:i=1whilei<=5:

系統 2019-09-27 17:50:32 2227

Python

基于Python的問答

最好的一種判斷語言的方法就是在實踐中使用它。人們選擇Python的六個主要原因是:(1)軟件質量。在很大程度上,Python更注重可讀性、一致性和軟件質量,從而與腳本語言世界中的其他工具區別開來。此外,Python支持軟件開發的高級重用機制。比如面向對象程序設計(OOP)。(2)提高開發者的效率。Python代碼的大小往往只有C++或Java代碼的1/5~1/3。并且Python程序可以立即運行,無需傳統編譯/靜態語言所必需的編譯及鏈接等步驟,進一步提高了

系統 2019-09-27 17:50:28 2227

Python

詳解python中__name__的意義以及作用

首先定義了一個test.py的文件,然后再定義一個函數,并在函數定義后直接運行:test.pydefHaveFun():if__name__=='__main__':print('Iaminmydomain,mynameis%s'%__name__)else:print('Someoneelsecallsme!,mynameis%s'%__name__)HaveFun()運行test.py結果:Iaminmydomain,mynameis__main__然

系統 2019-09-27 17:49:17 2227

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解決python輸出字典,列表含中文亂碼問題

解決python輸出字典,列表含中文亂碼問題一、定義字典和列表并直接輸出,結果輸出結果中文是亂碼展示d={'name':'lily','age':18,'sex':'女','no':1121}e=['你好',1,'apple']printdprinte輸出結果:{'age':18,'no':1121,'name':'lily','sex':'\xe5\xa5\xb3'}['\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd',1,'apple']二、解決辦法

系統 2019-09-27 17:48:05 2227

Python

【selenium】基于python語言,如何用select選擇下拉框

在項目測試中遇到了下拉框選擇的控件,來總結下如何使用select選擇下拉框:下圖是Select類的初始化描述,意思是,給定元素是得是select類型,不是就拋異常。接下來給了例子:要操作這個select,先要定位到,然后再通過select_by_index選擇下拉框def__init__(self,webelement):"""Constructor.Acheckismadethatthegivenelementis,indeed,aSELECTtag.I

系統 2019-09-27 17:46:35 2227

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Python sys.argv用法實例

sys.argv變量是一個字符串的列表。特別地,sys.argv包含了命令行參數的列表,即使用命令行傳遞給你的程序的參數。這里,當我們執行pythonusing_sys.pywearearguments的時候,我們使用python命令運行using_sys.py模塊,后面跟著的內容被作為參數傳遞給程序。Python為我們把它存儲在sys.argv變量中。記住,腳本的名稱總是sys.argv列表的第一個參數。所以,在這里,'using_sys.py'是sys

系統 2019-09-27 17:37:53 2227

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基于《Python神經網絡編程》分析三層BP神經網絡與四層BP神經網絡

三層神經網絡節點數:784*100*10學習率:0.1預測結果得分(五次)0.95120.94970.95060.95050.9464平均預測得分:0.94968四層神經網絡節點數:784*100*100*10學習率:0.1預測結果得分(五次)0.90950.91420.90330.91300.9046平均預測得分:0.90892結論:針對這種情況,簡單的神經網絡對MNIST數據集的分析,增加神經網絡層數未能提高學習效果。代碼(參考TariqRashid的

系統 2019-09-27 17:57:19 2226