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Python中如何调用其他文件的类或函数
System
2024-08-17
所有,python

在Python中，要调用其他文件中的类或函数，你需要先导入这个文件，然后才能创建类的实例或调用函数。这里有两种方法可以实现：

  1. 使用import语句：
# 假设有另一个文件module.py，里面定义了一个函数func()和一个类Class

# 在你的主程序中
from module import func, Class  # 从module导入func函数和Class类

func()  # 调用module中的func函数
my_object = Class()  # 创建Class类的实例
Python
  1. 使用from ... import ...语句：
# 假设有另一个文件module.py，里面定义了一个函数func()和一个类Class

# 在你的主程序中
from module import func, Class  # 从module中导入func函数和Class类

func()  # 直接调用func函数
my_object = Class()  # 创建Class类的实例
Python

注意，导入的时候需要确保文件路径在Python的模块搜索路径中，否则Python将无法找到并导入这个文件。如果文件不在同一目录下，你需要使用相对导入或者将文件路径添加到模块搜索路径中。

如果你想要从文件中导入所有内容，可以使用from module import *，但这种做法并不推荐，因为它可能会覆盖现有的定义，并且不清楚导入了哪些名称。

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Python Akshare库：金融数据获取与分析的利器
System
2024-08-17
所有,python

Akshare 是一个提供快速、便捷、统一的接口来获取全球金融数据的 Python 库。以下是使用 Akshare 获取股票数据的示例代码：

import akshare as ak
import pandas as pd

# 获取股票数据
df_stock_day = ak.stock_zh_a_hist(symbol="sh600000", period="daily", start_date="20200101", end_date="20201231", adjust="hfq")

# 查看数据
print(df_stock_day)
Python

在这个例子中，我们使用 ak.stock_zh_a_hist 函数获取上证指数（sh600000 代表上证指数）在2020年全年的日线数据（按日获取开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量和总金额）。period="daily" 表示获取日k线数据，start_date 和 end_date 设置数据获取的时间范围，adjust="hfq" 表示使用后复权的价格。

Akshare 提供的接口简洁易懂，返回的数据格式为 Pandas DataFrame，方便进一步的数据处理和分析。

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Python NumPy数组利器 - np.zeros函数详解与应用
System
2024-08-17
所有,python
import numpy as np

# 创建一个形状为(3, 4)的零数组
zeros_array = np.zeros((3, 4))
print("形状为(3, 4)的零数组:")
print(zeros_array)

# 创建一个形状为(3, 4)的浮点型零数组
zeros_float_array = np.zeros((3, 4), dtype=np.float64)
print("\n形状为(3, 4)的浮点型零数组:")
print(zeros_float_array)

# 创建一个形状为(6,)的零向量
zeros_vector = np.zeros(6)
print("\n形状为(6,)的零向量:")
print(zeros_vector)

# 创建一个形状为(3, 4, 2)的多维零数组
zeros_multi_array = np.zeros((3, 4, 2))
print("\n形状为(3, 4, 2)的多维零数组:")
print(zeros_multi_array)
Python

这段代码演示了如何使用np.zeros函数创建形状不同的零数组，包括二维、一维和多维数组，并可以指定数据类型。这对于初始化需要填充零值的数组是非常有用的。

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Anaconda新建环境后，无法在Jupyte页面里的Notebook中看到python选项（吐。。。）
System
2024-08-17
所有,python

解释：

这个问题通常意味着在Anaconda新建的环境中没有安装notebook包，或者环境没有被正确设置为Kernel。

解决方法：

  1. 确认环境已经被创建。

  2. 激活新建的环境：

    


conda activate 你的环境名

  3. 在激活的环境中安装notebook：

    


conda install notebook

  4. 安装ipykernel包，这样可以将环境加入到Jupyter的可用kernel列表中：

    


conda install ipykernel

  5. 将新环境添加到Jupyter的kernel中：

    


python -m ipykernel install --user --name 你的环境名 --display-name "Python (你的环境名)"

  6. 启动Jupyter notebook：

    


jupyter notebook
  7. 在Jupyter页面上，新建一个Notebook，检查是否可以选择刚才创建的环境。

如果按照以上步骤操作后仍然无法在Notebook中看到新环境的Python选项，可能需要重启Jupyter服务或者检查是否有其他的错误信息提示。

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MQTT 常用客户端库介绍 (全面涵盖c,c++,java,c#,python)
System
2024-08-17
所有,python

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) 是一种轻量级的消息协议，常用于物联网设备之间的通信。以下是针对不同编程语言的MQTT客户端库的简单介绍和链接：

  1. C语言:
  1. C++:
  1. Java:
  1. C#:
  1. Python:

注意：以上链接为官方或主要的开源库，还有其他的实现，例如Eclipse的Paho项目就包含了多个不同语言的MQTT客户端库。在选择时，可以考虑使用更加简洁的库，或者根据项目需求和社区支持情况来选择合适的库。

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Python：复制、移动文件到指定文件夹
System
2024-08-17
所有,python
import os
import shutil

def copy_and_move_files(source_folder, target_folder, copy_files, move_files):
    """
    将文件从source_folder复制到target_folder，然后移动指定文件。

    参数:
    source_folder -- 包含文件的源文件夹路径
    target_folder -- 文件将被复制到的目标文件夹路径
    copy_files -- 需要复制的文件名列表
    move_files -- 需要移动的文件名列表
    """
    # 创建目标文件夹，如果它不存在
    os.makedirs(target_folder, exist_ok=True)

    # 复制文件
    for file in copy_files:
        src = os.path.join(source_folder, file)
        dst = os.path.join(target_folder, file)
        shutil.copy2(src, dst)  # 使用shutil.copy2保留元数据
        print(f"Copied: {file}")

    # 移动文件
    for file in move_files:
        src = os.path.join(source_folder, file)
        dst = os.path.join(target_folder, file)
        shutil.move(src, dst)
        print(f"Moved: {file}")

# 使用示例
source_folder = '/path/to/source'
target_folder = '/path/to/target'
copy_files = ['file1.txt', 'file2.jpg']
move_files = ['file3.txt', 'file4.jpg']

copy_and_move_files(source_folder, target_folder, copy_files, move_files)
Python

这段代码定义了一个函数copy_and_move_files，它接受源文件夹、目标文件夹以及需要复制和移动的文件名列表作为参数。函数将首先复制指定的文件，然后移动它们到新的位置。在复制和移动操作后，它打印出操作的结果。这个函数可以用于自动化文件管理任务。

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最优雅最简洁的VsCode配置Jupyter多版本Python内核的方法（不涉及Anaconda）
System
2024-08-17
所有,python
{
    "python.pythonPath": "D:/Python38/python.exe",
    "jupyter.jupyterServerType": "local",
    "jupyter.notebookFileRoot": "D:/JupyterProjects",
    "python.dataScience.notebookFile": "*.ipynb",
    "python.dataScience.jupyterServerURI": "http://localhost:8888/",
    "workbench.startupEditor": "newUntitledFile",
    "workbench.colorTheme": "Default Dark+",
    "[jsonc]": {
        "editor.defaultFormatter": "vscode.json-language-features"
    },
    "editor.formatOnSave": true,
    "editor.suggestSelection": "first",
    "vsintellicode.modifySettingsJson": true,
    "[python]": {
        "editor.defaultFormatter": "ms-python.python"
    },
    "python.analysis.diagnosticSeverityOverrides": {
        "reportMissingImports": "none"
    },
    "python.autoComplete.addBrackets": true,
    "python.autoComplete.extraPaths": [
        "D:/Python38/Lib",
        "D:/Python38/Lib/site-packages",
        "D:/Python38/DLLs",
        "D:/Python38/Lib/lib-tk",
        "D:/Python38/Lib/lib-dynload"
    ],
    "python.autoComplete.preloadModules": [
        "numpy",
        "pandas",
        "matplotlib",
        "scipy",
        "statsmodels",
        "sklearn"
    ],
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": false,
    "python.linting.flake8Enabled": true,
    "python.linting.flake8Args": [
        "--max-line-length=248"
    ],
    "python.linting.pycodestyleEnabled": false,
    "python.linting.pydocstyleEnabled": false,
    "python.linting.mypyEnabled": true,
    "python.formatting.provider": "yapf",
    "python.formatting.yapfArgs": [
        "--style",
        "{based_on_style: google, column_limit: 248}"
    ],
    "python.linting.pylintUseMinimalCheckers": true,
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.flake8Enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": false,
    "python.linting.mypyEnabled": true,
    "python.linting.pylintPath": "D:/Python38/Scripts/pylint.exe",
    "python.linting.flake8Path": "D:/Python38/Scripts/flake8.exe",
    "python.linting.mypyPath": "D:/Python38/Scripts/mypy.exe",
    "python.linting.pylintArgs": [
        "--load-plugins",
        "pylint_django",
        "--errors-only"
    ],
    "python.dataScience.jupyterServerURI": "http://localhost:8888/",
    "python.dataScience.notebookFile": "*.ipynb",
    "python.dataScience.changeDirOnEnte
JSON
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利用ArUco码实现相机位姿估计（Python）
System
2024-08-17
所有,python
import cv2
import numpy as np

# 读取相机参数和ArUco标志参数
camera_matrix = np.load('camera_matrix.npy')  # 相机内参矩阵
dist_coeffs = np.load('dist_coeffs.npy')      # 相机畸变系数
markerLength = 100                             # ArUco标志的边长（单位：mm）

# 初始化视频捕捉
cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("Failed to grab frame")
        break

    # 检测ArUco标志并返回其角点
    corners, ids, _ = cv2.detectMarkers(frame, cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_6X6_250),
                                         parameters=cv2.aruco.DetectorParameters_create())
    if np.all(corners != None):
        rvec, tvec = cv2.estimatePoseSingleMarkers(corners, markerLength, camera_matrix, dist_coeffs)

        # 绘制标志和相机姿态
        frame = cv2.aruco.drawDetectedMarkers(frame, corners)
        frame = cv2.aruco.drawAxis(frame, camera_matrix, dist_coeffs, rvec, tvec, 10)

    # 显示图像
    cv2.imshow('ARuco Marker Detection', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放视频捕捉和关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Python

这段代码使用OpenCV库读取视频流，检测图像中的ArUco标志，估计每个标志的相对姿态，并绘制坐标轴以展示标志的方向和位置。代码中需要提供相机内参矩阵和相机畸变系数文件，这些可以通过标定过程获得。

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（python）undetected_chromedriver浏览器自动化测试
System
2024-08-17
所有,python

问题描述不是很清晰，但我猜你可能想要一个Python代码示例，用于使用undetected\_chromedriver进行浏览器自动化。以下是一个简单的例子，它使用undetected\_chromedriver来启动一个Chrome浏览器实例，并访问一个网页。

首先，你需要安装undetected\_chromedriver库。可以使用pip安装：

pip install undetected_chromedriver
Bash

然后，你可以使用以下代码来启动浏览器并打开一个网页：

from undetected_chromedriver import Chrome, ChromeOptions

# 初始化Chrome浏览器实例
options = ChromeOptions()
options.add_argument("--headless")  # 如果你不想显示浏览器窗口，可以使用无头模式
driver = Chrome(options=options)

# 打开网页
driver.get('https://www.example.com')

# 做一些自动化操作，比如点击按钮或填写表单
# driver.find_element_by_id('some-id').click()
# 或
# driver.find_element_by_name('some-name').send_keys('input text')

# 关闭浏览器
driver.quit()
Python

这个例子展示了如何使用无头模式（headless）启动Chrome浏览器，访问一个网页，并在完成操作后关闭浏览器。如果你需要进行更复杂的自动化，可以根据需要添加元素定位和交互代码。

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