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2024-08-19

由于篇幅限制，我无法在这里提供完整的代码。飞机大战是一个非常复杂的游戏，涉及到图像处理、物理学、游戏逻辑等多个方面。我可以提供一个简化版本的代码框架，它包括了创建游戏窗口、加载图像等基本操作，但飞机和子弹的移动逻辑、碰撞检测等高级功能将不会包括。




import pygame
import sys
 
# 初始化pygame
pygame.init()
 
# 设置窗口大小
screen_width = 800
screen_height = 600
screen = pygame.display.set_mode((screen_width, screen_height))
 
# 加载图像
player_img = pygame.image.load('player.png').convert()
enemy_img = pygame.image.load('enemy.png').convert()
bullet_img = pygame.image.load('bullet.png').convert()
 
# 游戏主循环
running = True
while running:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False
 
    # 在这里添加玩家控制代码，比如移动玩家
 
    # 在这里添加敌机逻辑，比如移动敌机和生成敌机
 
    # 在这里添加子弹逻辑，比如移动子弹和生成子弹
 
    # 绘制背景
    screen.fill(0)
 
    # 绘制玩家
    screen.blit(player_img, (player_x, player_y))
 
    # 绘制敌机
    screen.blit(enemy_img, (enemy_x, enemy_y))
 
    # 绘制子弹
    screen.blit(bullet_img, (bullet_x, bullet_y))
 
    # 更新屏幕显示
    pygame.display.flip()
 
# 退出pygame
pygame.quit()
sys.exit()

在实际的游戏中，你需要添加玩家控制、敌机生成、子弹发射、碰撞检测、分数计分等功能。这些内容是飞机大战游戏的核心，并且每个游戏的实现都会有所不同。如果你需要具体的实现细节，我可以提供帮助。

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python 基于 websocket 的简单将视频推流到网页

System

2024-08-19

所有,python

要使用Python实现基于WebSocket的视频推流到网页，你可以使用asgi框架（如uvicorn）和websockets库。以下是一个简单的示例，演示如何将服务器端视频流发送到客户端。

首先，确保安装了必要的库：




pip install uvicorn websockets-stream

然后，创建一个ASGI应用程序来处理WebSocket连接并发送视频流：




import asyncio
from io import BytesIO
from PIL import Image
from websockets import connect, WebSocketServer, WebSocket
from websockets.server import WebSocketServerProtocol
from websockets_streaming.consumer import MediaStreamConsumer
 
async def echo(websocket: WebSocket, path: str):
    consumer = MediaStreamConsumer()
    await consumer.connect(websocket)
 
    # 假设你有一个视频源，比如视频文件或摄像头流
    # 这里我们用一个生成帧的示例来代替实际视频源
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头
    while True:
        ret, frame = cap.read()  # 从摄像头读取一帧
        if not ret:
            break
        
        # 将帧转换为JPEG格式并发送
        _, buffer = cv2.imencode('.JPEG', frame)
        jpg_image = Image.fromarray(buffer)
        byte_io = BytesIO()
        jpg_image.save(byte_io, 'JPEG')
        await consumer.send_data(byte_io.getvalue())
 
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(
    WebSocketServer(echo, '0.0.0.0', 8765).serve_forever()
)

在客户端，你需要一个HTML页面来接收视频流并显示：




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Video Stream</title>
</head>
<body>
    <img id="video-frame" src=""/>
    <script>
        var ws = new WebSocket("ws://localhost:8765");
        ws.binaryType = "arraybuffer";
        ws.onmessage = function(event) {
            if (event.data instanceof ArrayBuffer) {
                var blob = new Blob([event.data], {type: 'image/jpeg'});
                var url = URL.createObjectURL(blob);
                document.getElementById('video-frame').src = url;
            }
        };
    </script>
</body>
</html>

在服务器端运行uvicorn命令启动ASGI服务器：




uvicorn asgi:echo --reload

然后，用浏览器打开客户端的HTML页面，你应该能看到摄像头捕捉到的视频流。这个例子使用了websockets-streaming库来简化流的发送。注意，这个例子仅用于演示目的，实际应用中你需要处理错误，确保视频流的稳定性和安全性。

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Python筑基之旅-MySQL数据库

System

2024-08-19

所有,python




import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
def connect_to_database():
    try:
        # 连接到 MySQL 数据库
        # 确保修改为你的数据库用户名、密码、主机名和数据库名
        connection = mysql.connector.connect(
            host="localhost",
            user="yourusername",
            passwd="yourpassword",
            database="mydatabase"
        )
        print("连接成功")
        return connection
    except Error as e:
        print("连接失败: ", e)
 
# 调用函数连接数据库
connection = connect_to_database()
 
# 关闭数据库连接
if connection.is_connected():
    connection.close()
    print("连接已关闭")

这段代码展示了如何使用mysql.connector库连接到一个MySQL数据库。首先定义了一个函数connect_to_database，它尝试建立数据库连接，并返回连接对象。在函数中捕获异常，并在发生错误时打印错误信息。然后调用这个函数，并在结束后关闭数据库连接。在实际应用中，需要将yourusername、yourpassword、localhost和mydatabase替换为实际的数据库连接信息。

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【python】使用代理IP爬取猫眼电影专业评分数据

System

2024-08-19

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import requests
from lxml import etree
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://用户名:密码@代理服务器地址:端口',
    'https': 'https://用户名:密码@代理服务器地址:端口'
}
 
# 目标网页URL
url = 'https://maoyan.com/cs/boxoffice'
 
# 发送请求
response = requests.get(url, proxies=proxies)
 
# 确保网页请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页
    html = etree.HTML(response.text)
    
    # XPath表达式，提取专业评分数据
    xpath_expr = '//dl[@class="board-wrapper"]//dd/text()'
    scores = html.xpath(xpath_expr)
    
    # 打印专业评分数据
    for score in scores:
        print(score.strip())  # 去除可能的空白字符
else:
    print('网页请求失败，状态码：', response.status_code)

这段代码使用了代理服务器来发送HTTP GET请求到猫眼的专业评分网页，并使用lxml库来解析网页并提取专业评分数据。代码中的XPath表达式用于定位专业评分数据在网页中的位置，并打印出来。需要注意的是，代理服务器的用户名、密码、代理服务器地址和端口需要根据实际情况进行替换。

System

2024-08-19

所有,python




import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModel
 
class Autoformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6):
        super(Autoformer, self).__init__()
        self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_encoder_layers)
        self.linear = nn.Linear(d_model, 1)
 
    def forward(self, src):
        memory = self.transformer_encoder(src)
        output = self.linear(memory)
        return output
 
class FEDformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6):
        super(FEDformer, self).__init__()
        self.transformer = AutoModel.from_pretrained('google/electra-small-discriminator', output_loading=True)
        self.linear = nn.Linear(d_model, 1)
 
    def forward(self, src):
        memory = self.transformer(src)[0]  # Transformer output
        output = self.linear(memory)
        return output
 
class PatchTS(nn.Module):
    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6):
        super(PatchTS, self).__init__()
        self.transformer = AutoModel.from_pretrained('google/electra-small-discriminator', output_loading=True)
        self.linear = nn.Linear(d_model, 1)
 
    def forward(self, src):
        memory = self.transformer(src)[0]  # Transformer output
        output = self.linear(memory)
        return output
 
# 示例：
# 假设 `src` 是一个Tensor，表示输入序列。
src = torch.randn(10, 8, 512)  # 假设batch size为10，序列长度为8，embedding大小为512
autoformer = Autoformer()
fedformer = FEDformer()
patchts = PatchTS()
 
# 预测股价
autoformer_output = autoformer(src)
fedformer_output = fedformer(src)
patchts_output = patchts(src)

在这个例子中，我们定义了三个类，分别代表Autoformer、FEDformer和PatchTS模型。每个类的__init__方法定义了模型的结构，forward方法定义了模型的前向传播过程。这里使用了预训练的Transformer模型google/electra-small-discriminator作为基础模型。在forward方法中，我们通过调用预训练的Transformer模型，获取输入序列的表示，然后将其传递给全连接层进行股价预测。

注意：这个例子假设你已经有了一个预训练的Transformer模型，并且你知道如何加载和使用它。在实际应用中，你可能需要对模型进行适配，或者进行一些其他的预处理步骤。

System

2024-08-19

所有,python

解释：

PermissionError: [Errno 13] Permission denied 错误表明你的程序试图访问一个文件或资源，但是没有足够的权限。在Python中，这通常发生在尝试写入或修改一个需要特定权限的文件时。

解决方法：

检查你正在尝试操作的文件或目录的权限。你可以使用命令行工具（如ls -l）或者图形界面查看文件属性。
如果你是在尝试写入文件，确保你以正确的用户身份运行程序。如果需要，使用管理员权限运行你的Python脚本。
如果你是在操作系统中修改文件，确保没有其他程序或进程正在使用该文件。
如果可能，更改文件的权限。在Unix-like系统中，你可以使用chmod命令更改文件权限。
如果你是在编写文件，确保你没有以只读模式打开文件。在Python中，确保使用正确的模式打开文件，例如'w'或'r+'而不是'r'。
如果你是在操作目录，确保你没有在没有足够权限的目录中创建文件或进行其他操作。

在实施任何解决方案之前，请确保你理解所做更改的安全性和可能的后果，尤其是如果你改变了文件的权限。

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Python如何获取列表长度?

System

2024-08-19

所有,python

在Python中，获取列表长度有多种方法，最常见的是使用内置函数len()。

例如：




my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
length = len(my_list)
print(length)  # 输出列表长度

这段代码会输出列表my_list的长度，即5。

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Python | 实现 K-means 聚类——多维数据聚类散点图绘制

System

2024-08-19

所有,python




import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score
 
# 生成模拟数据
def make_data(n_samples, n_features, centers=3, random_state=0):
    np.random.seed(random_state)
    centers = np.random.rand(centers, n_features)
    cluster_std = 0.6
    clusters = np.zeros((n_samples, n_features))
    for i in range(centers.shape[0]):
        clusters += np.random.normal(centers[i], cluster_std, size=(n_samples, n_features))
    return clusters
 
# 绘制聚类散点图
def plot_clusters(X, y_pred, title=None):
    # 为不同的聚类分配颜色
    colors = np.array([x for _, x in plt.get_cmap('tab20b').colors])
    for i in range(len(colors)):
        plt.scatter(X[y_pred == i, 0], X[y_pred == i, 1], s=30, c=colors[i])
    plt.title(title)
    plt.show()
 
# 定义 K-means 聚类函数
def kmeans_cluster(X, n_clusters, max_iter=300):
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, max_iter=max_iter)
    y_pred = kmeans.fit_predict(X)
    title = f"K-Means Clustering with n_clusters = {n_clusters}, Silhouette Score: {silhouette_score(X, y_pred)}"
    plot_clusters(X, y_pred, title)
 
# 使用函数进行聚类
n_samples = 3000
n_features = 2
n_clusters = 3
random_state = 1
X = make_data(n_samples, n_features, centers=n_clusters, random_state=random_state)
kmeans_cluster(X, n_clusters, max_iter=300)

这段代码首先定义了生成模拟数据和绘制聚类散点图的函数。然后定义了kmeans_cluster函数，它使用scikit-learn库中的KMeans算法对数据进行聚类，并计算和绘制聚类的散点图，其中包括每个样本的聚类预测结果和蒙轮机得分。最后，使用生成的模拟数据调用kmeans_cluster函数进行聚类。

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【Python】进阶学习：pandas--read_csv()用法详解

System

2024-08-19

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read_csv() 是 pandas 库中用于读取 CSV 文件的函数。以下是该函数的一些常用参数和用法示例：

filepath_or_buffer：指定 CSV 文件的路径。
sep 或 delimiter：指定分隔符，默认为逗号 ,。
header：指定标题行，默认为 0（第一行），如果没有标题行设为 None。
index_col：指定用作索引的列。
names：指定列名，会覆盖 CSV 文件中的标题。
usecols：指定需要读取的列。
skiprows：指定需要跳过的行数或者跳过某些行。
nrows：指定需要读取的行数。
skipfooter：指定需要跳过的文件尾部行数。
encoding：指定文件编码，常用如 utf-8。

示例代码：




import pandas as pd
 
# 读取 CSV 文件，默认分隔符为逗号，有标题行，索引为第一列
df = pd.read_csv('example.csv')
 
# 指定分隔符为制表符，没有标题行，第一列作为索引
df = pd.read_csv('example.csv', sep='\t', header=None)
 
# 指定标题行为第二行，第三列作为索引
df = pd.read_csv('example.csv', header=1, index_col=2)
 
# 指定列名
df = pd.read_csv('example.csv', names=['column1', 'column2', 'column3'])
 
# 只读取第一列和第三列
df = pd.read_csv('example.csv', usecols=[0, 2])
 
# 跳过前三行
df = pd.read_csv('example.csv', skiprows=3)
 
# 只读取前三行
df = pd.read_csv('example.csv', nrows=3)
 
# 指定编码为 utf-8
df = pd.read_csv('example.csv', encoding='utf-8')

以上代码展示了 read_csv() 函数的一些常见用法。根据实际情况，您可以根据需要选择适合的参数。

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Python向Excel写入内容的方法大全

System

2024-08-19

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在Python中，向Excel写入内容可以使用多种库，如xlwt、xlsxwriter、openpyxl、pandas等。以下是使用这些库的基本示例：

使用xlwt库（仅限Excel 97-2003格式，.xls）:




import xlwt
 
# 创建一个workbook对象
workbook = xlwt.Workbook()
 
# 添加一个sheet页
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
 
# 往sheet中写入数据
sheet.write(0, 0, 'Hello')
sheet.write(0, 1, 'World')
 
# 保存这个workbook到文件
workbook.save('example.xls')

使用xlsxwriter库：




import xlsxwriter
 
# 创建一个workbook对象
workbook = xlsxwriter.Workbook('example.xlsx')
 
# 添加一个sheet页
sheet = workbook.add_worksheet()
 
# 往sheet中写入数据
sheet.write('A1', 'Hello')
sheet.write('B1', 'World')
 
# 关闭workbook，保存文件
workbook.close()

使用openpyxl库（可以处理.xlsx格式）：




from openpyxl import Workbook
 
# 创建一个workbook对象
workbook = Workbook()
 
# 获取第一个sheet页
sheet = workbook.active
 
# 往sheet中写入数据
sheet['A1'] = 'Hello'
sheet['B1'] = 'World'
 
# 保存这个workbook到文件
workbook.save('example.xlsx')

使用pandas库（需要安装pandas和openpyxl）：




import pandas as pd
 
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['Hello'],
    'Column2': ['World']
})
 
# 将DataFrame写入到Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

以上代码展示了如何使用不同的库创建一个Excel文件，并在其中写入内容。选择哪个库取决于你的需求，比如是否需要处理.xlsx格式，是否需要处理大规模数据集等。

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