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2024-08-23




from moviepy.editor import *
 
def video_edit_example(input_video_path, output_video_path):
    """
    使用MoviePy编辑视频的示例函数。
    该函数将读取输入视频，应用一系列简单的编辑效果，然后将结果输出到指定路径。
    """
    video = VideoFileClip(input_video_path)  # 读取视频文件
    # 应用一系列编辑效果
    video = video.fx(vfx.mirror_x)  # 水平镜像
    video = video.fx(vfx.mirror_y)  # 垂直镜像
    video = video.fx(vfx.resize, width=400)  # 调整视频宽度到400像素
    # ... 可以添加更多的编辑效果 ...
    
    # 输出编辑后的视频
    video.write_videofile(output_video_path, codec='libx264', audio_codec='aac')
 
# 示例使用方法
input_video = "input_video.mp4"  # 输入视频文件路径
output_video = "edited_video.mp4"  # 输出视频文件路径
video_edit_example(input_video, output_video)

这段代码演示了如何使用MoviePy库来读取、编辑和输出视频文件。首先，它通过VideoFileClip函数加载一个视频文件。然后，应用了一系列的效果，如水平和垂直镜像，以及调整视频的大小。最后，使用write_videofile方法将编辑后的视频保存到指定路径。这个过程展示了如何使用MoviePy进行基本的视频编辑操作。

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用 Pyinstaller 模块将 Python 程序打包成 exe 文件

System

2024-08-23

所有,python

Pyinstaller 是一个用来将 Python 程序打包成单个可执行文件（exe 在 Windows 下）的工具。以下是使用 Pyinstaller 打包 Python 程序的基本步骤：

确保你的环境中已经安装了 Pyinstaller。如果没有安装，可以使用 pip 安装：
```
pip install pyinstaller
```
在命令行中使用 Pyinstaller 打包你的 Python 脚本。进入到你的 Python 脚本所在的目录，执行以下命令：
```
pyinstaller --onefile your_script.py
```
这里的 your_script.py 是你想要打包的 Python 脚本文件名。
Pyinstaller 会在当前目录下创建一个名为 dist 的文件夹，你的 exe 文件就在这个文件夹中。

--onefile 参数表示把所有的文件打包进一个 exe 文件中。如果你想要生成一个包含所有依赖文件的文件夹，可以省略这个参数。

高级选项:

如果你想要给生成的 exe 文件一个自定义的图标，可以使用 --icon=your_icon.ico 参数。
如果你想要隐藏控制台窗口，可以使用 --noconsole 参数。
如果你想要打包成一个多文件的形式，可以使用 --onedir 参数。

注意:

在不同的操作系统和不同的 Python 环境中，可能会遇到兼容性问题。
打包出的 exe 文件可能会比较大，因为它包含了 Python 解释器和你的程序所需的所有依赖。
如果你的程序依赖于数据文件或者其他资源，你可能需要使用 Pyinstaller 的 --add-data 参数来确保这些文件也被正确打包。

以上是使用 Pyinstaller 打包 Python 程序的基本步骤和常用选项。

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使用 PyInstaller 将 Python 代码打包成独立可执行文件

System

2024-08-23

所有,python




# 安装 PyInstaller
pip install pyinstaller
 
# 使用 PyInstaller 打包 Python 脚本
pyinstaller --onefile your_script.py

这段代码展示了如何安装 PyInstaller 以及如何使用它将名为 your_script.py 的 Python 脚本打包成一个独立的可执行文件。--onefile 参数指示 PyInstaller 创建单一的打包文件，这对于发布为独立程序非常有用。

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Python + adb 实现打电话功能

System

2024-08-23

所有,python

要在Python中使用adb实现打电话的功能，你需要确保已经安装了Android Debug Bridge (adb) 并且你的设备已经通过USB调试模式连接到了计算机。以下是实现这一功能的简单步骤和示例代码：

确保adb已经安装并且环境变量配置正确。
用USB线将Android设备连接到计算机。
在设备上启用USB调试模式。
使用adb命令打电话。

示例代码：




import subprocess
 
def call_phone_number(phone_number):
    # 使用adb shell命令拨打电话
    subprocess.run(['adb', 'shell', 'am', 'start', '-a', 'android.intent.action.CALL', '-d', f'tel:{phone_number}'])
 
# 使用示例
call_phone_number('10086')

确保在执行这段代码之前，你的设备已经通过USB连接到计算机，并且在出现的授权提示上你已经点击了确认。这段代码将会通过adb打开一个电话拨号应用进行拨打电话。如果你希望直接通过adb发送拨号指令，你可能需要使用更复杂的adb命令或者自定义的AT指令（如果是通过USB直接与Modem通信的情况）。

System

2024-08-23

所有,python




# 安装PyTorch、torchvision和Python的版本对应关系
 
# 选择PyTorch版本
pytorch_versions = {
    'python3.6': '1.4.0',
    'python3.7': '1.5.0',
    'python3.8': '1.6.0',
    'python3.9': '1.7.0',
}
 
# 选择torchvision版本
torchvision_versions = {
    'python3.6': '0.5.0',
    'python3.7': '0.6.0',
    'python3.8': '0.7.0',
    'python3.9': '0.8.0',
}
 
# 示例Python版本
python_version = 'python3.8'
 
# 安装命令
install_command = f"""
pip install torch=={pytorch_versions[python_version]} torchvision=={torchvision_versions[python_version]}
"""
 
print(install_command)

这段代码展示了如何根据Python版本选择合适的PyTorch和torchvision版本，并生成对应的安装命令。在实际应用中，开发者可以根据自己的Python版本运行生成的安装命令来确保PyTorch和torchvision之间的兼容性。

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Python安装依赖pip install报Python版本不相符

System

2024-08-23

所有,python

报错问题："Python版本不相符" 通常意味着你尝试安装的某个包或库需要一个与你当前Python环境中的版本不同的Python版本。

解决方法：

检查错误信息：通常pip安装报错时，会在错误信息中明确指出需要的Python版本。查看错误信息以确定需要的Python版本。
更新pip：确保你的pip是最新版本，以便正确解析依赖关系。可以使用以下命令更新pip：
```
python -m pip install --upgrade pip
```
或者针对特定Python版本：
```
python3 -m pip install --upgrade pip
```
更换Python版本：如果你的项目需要一个特定版本的Python，你可能需要安装并使用该版本的Python。可以使用版本管理工具如pyenv或更改系统默认的Python版本。
使用虚拟环境：为项目创建一个虚拟环境，并在该环境中安装需要的Python版本，这样可以避免影响系统级别的Python设置。

确保在安装或更新依赖时，你的Python版本与依赖包兼容。如果问题依然存在，可能需要手动查找并安装与你的Python版本兼容的依赖包版本。

System

2024-08-23

所有,python

Java语言每次版本更新都会带来新的语法特性，JDK 17也不例外。以下是JDK 17中一些主要的新特性：

模式匹配（Pattern Matching for instanceof）: 使得对 instanceof 的判断更为清晰和强大。




if (obj instanceof String s) {
    // 在这个代码块里, s已经被强转为String类型
    System.out.println(s.length());
}

文本块（Text Blocks）: 提供了一种更为简洁的方式来写多行字符串。




String html = """
    <html>
        <body>
            <p>Hello, World</p>
        </body>
    </html>
    """;

密封类（Sealed Classes）: 限制某个类的子类必须位于特定的命名空间中。




public sealed class Vehicle permits Car, Bike {
    // ...
}
 
public non-sealed class Car extends Vehicle {
    // ...
}
 
public final class Bike extends Vehicle {
    // ...
}

隐藏类（Hidden Classes）: 允许动态生成一个只在JVM上可见，对Java源代码不可见的类。
向量API（Vector API）: 提供了一套新的API来进行向量计算，可以提高CPU的数学运算速度。




Vector<Double> v1 = Vector.of(1.0, 2.0, 3.0);
Vector<Double> v2 = Vector.of(4.0, 5.0, 6.0);
Vector<Double> result = v1.add(v2); // 进行向量相加

开放式默认方法（Open Default Methods）: 允许在接口中添加默认实现的方法。




public interface MyInterface {
    default void newMethod() {
        System.out.println("New method");
    }
}

改进的JFR（Java Flight Recorder）: 提供了更为强大的诊断和性能分析工具。
外部存储器访问 API（External Storage Access API）: 提供了一种安全的方式来访问外部存储设备上的文件。
数据类型规范化（Value-Based Numeric Types）: 为整数类型（比如Byte, Short, Integer, Long）等提供了值比较的能力。
删除CMS（Concurrent Mark Sweep）垃圾收集器: CMS垃圾收集器在JDK 17中被彻底移除。

这些新特性为Java开发者提供了更多的工具和方法来编写更加现代和高效的代码。

System

2024-08-23

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# 数据类型转换
# 将字符串转换为整数
str_to_int = int("123")
print(str_to_int)  # 输出: 123
 
# 将字符串转换为浮点数
str_to_float = float("12.34")
print(str_to_float)  # 输出: 12.34
 
# 将整数转换为字符串
int_to_str = str(123)
print(int_to_str)  # 输出: "123"
 
# 将浮点数转换为字符串
float_to_str = str(12.34)
print(float_to_str)  # 输出: "12.34"
 
# 输入和输出
# 输出到控制台
print("Hello, World!")
 
# 输入从控制台读取数据
user_input = input("请输入一些文字: ")
print("你输入了: ", user_input)
 
# 基本的错误处理
try:
    num = int(input("请输入一个数字: "))
except ValueError:
    print("非法输入: 必须输入数字")
else:
    print("输入的数字是: ", num)

这段代码展示了如何在Python中进行数据类型转换，并使用了基本的输入和输出功能。同时，它还演示了如何处理可能发生的错误，例如，当用户输入非数字时尝试将其转换为整数。

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Python酷库之旅-第三方库Pandas(007)

System

2024-08-23

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import pandas as pd
 
# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 打印DataFrame
print(df)
 
# 将DataFrame导出到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
 
# 从CSV文件读取数据到新的DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
 
# 打印新的DataFrame
print(df_from_csv)

这段代码展示了如何使用Pandas库创建一个简单的DataFrame，并将其导出为CSV文件，然后再从CSV文件读取数据到新的DataFrame。这个过程是数据处理和分析的常见步骤，对于学习Pandas库的用户来说，这是一个很好的入门示例。

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【Python】利用代理IP爬取当当网数据做数据分析

System

2024-08-23

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import requests
import pandas as pd
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://user:password@proxy_ip:port',
    'https': 'https://user:password@proxy_ip:port',
}
 
# 设置headers，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Accept': 'text/html, application/xhtml+xml, application/xml;q=0.9, image/webp, */*;q=0.8',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
    'Cache-Control': 'max-age=0',
}
 
# 目标网址
url = 'http://www.dangdang.com/'
 
# 使用代理和headers发送请求
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    print('Success:', response.url)
else:
    print('Failed:', response.status_code)
 
# 将获取的页面内容写入文件
with open('dangdang.html', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(response.text)
 
# 解析数据，进行数据分析...

这段代码展示了如何使用Python的requests库结合代理服务器来爬取网站数据。首先，我们定义了代理服务器的地址和端口，以及一些模拟浏览器的headers。然后，我们使用requests.get方法通过设置的代理和headers访问目标网址，并检查请求是否成功。如果成功，我们将页面内容写入文件，以便进一步处理和分析。这个例子简单地展示了如何使用代理进行网络爬虫，并没有包含解析数据或者数据分析的部分。

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