2024-08-23



import serial
import time
 
# 设置串口参数
ser = serial.Serial(
    port='/dev/ttyS1',  # 替换为你的RS-485设备对应的串口
    baudrate=9600,
    parity=serial.PARITY_EVEN,
    stopbits=serial.STOPBITS_ONE,
    bytesize=serial.SEVENBITS
)
 
# 读取传感器数据
def read_sensor_data(ser):
    try:
        # 发送请求到传感器
        ser.write(b'\x01\x86\x00\x00\x00\x00\x00\x17')  # 请求数据的命令,需要根据传感器手册进行修改
        time.sleep(0.5)  # 等待响应时间,根据传感器响应时间调整
        
        # 读取传感器响应
        response = ser.read(8)  # 假设传感器响应为8个字节
        if len(response) == 8:
            # 解析传感器响应
            # 假设响应数据格式为:0x86, 高8位, 低8位, CRC_高, CRC_低
            # 解析出高低字节数据,CRC需要验证通过才使用
            data_high = response[1]
            data_low = response[2]
            data = (data_high << 8) | data_low  # 将高低字节组合成16位整数
            return data
        else:
            return None
    except serial.SerialException as e:
        print(f"传感器通信异常: {e}")
        return None
 
# 主程序
if __name__ == "__main__":
    while True:
        data = read_sensor_data(ser)
        if data is not None:
            print(f"读取到的数据: {data}")
        else:
            print("未能读取到数据")
        time.sleep(1)  # 根据需要调整读取间隔

这段代码提供了一个简化的例子,展示了如何使用Python的serial库与RS-485传感器通信。代码中的read_sensor_data函数用于发送请求并读取传感器的响应,然后解析数据。主程序循环中调用了这个函数,并打印出读取的数据。注意,这个例子假设传感器响应为8个字节,并且解析方式是简化的。实际应用中需要根据传感器的具体通信协议进行相应的修改。

2024-08-23



import pandas as pd
 
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
 
# 筛选特定条件的数据
# 假设我们要筛选出所有年龄大于30的记录
filtered_df = df[df['Age'] > 30]
 
# 输出结果
print(filtered_df)
 
# 如果需要将结果写回Excel
filtered_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

这段代码展示了如何使用pandas读取Excel文件,并应用条件筛选数据。然后,将筛选后的数据输出到控制台,并可选择将结果写回到一个新的Excel文件。在实际应用中,你可以根据需要修改筛选条件。

2024-08-23

在Python中,向列表或数组添加元素可以通过以下方法实现:

  1. append():向列表的末尾添加单个元素。
  2. extend():将一个列表中的所有元素添加到另一个列表的末尾。
  3. insert():将元素插入列表到指定的索引位置。
  4. ++=:用于合并两个列表。

以下是这些方法的示例代码:




# 1. append()
my_list = [1, 2, 3]
my_list.append(4)  # 添加元素 4 到列表末尾
print(my_list)  # 输出: [1, 2, 3, 4]
 
# 2. extend()
my_list = [1, 2, 3]
another_list = [4, 5]
my_list.extend(another_list)  # 添加 another_list 中的所有元素到 my_list
print(my_list)  # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]
 
# 3. insert()
my_list = [1, 2, 4]
my_list.insert(2, 3)  # 在索引位置 2 插入元素 3
print(my_list)  # 输出: [1, 2, 3, 4]
 
# 4. + 或 +=
my_list = [1, 2, 3]
my_list += [4, 5]  # 等价于 my_list.extend([4, 5])
print(my_list)  # 输出: [1, 2, 3, 4, 5]
2024-08-23



from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():
    error = None
    if request.method == 'POST':
        if valid_login(request.form['username'], request.form['password']):
            return redirect(url_for('index'))
        else:
            error = '无效的用户名或密码。'
    return render_template('login.html', error=error)
 
def valid_login(username, password):
    return username == 'admin' and password == 'password'
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这段代码实现了一个简单的登录功能,用户在登录页面输入用户名和密码后提交,后端检查凭证是否有效,如果有效则重定向到首页,否则显示错误信息。这个例子教会了开发者如何处理简单的表单提交和重定向。

2024-08-23

Python 前端框架通常用于构建 Web 应用程序的用户界面。虽然 Python 本身不是用于编写前端代码的语言,但是有一些框架可以让你用 Python 代替 JavaScript 来编写前端代码。以下是其中的九种:

  1. Django Jinja

Django 是最知名的 Python 网页框架之一,它使用 Jinja2 模板引擎来渲染前端页面。Jinja2 是一个非常灵活和强大的模板引擎,可以用于编写 HTML、XML 等。




from django.shortcuts import render
 
def home(request):
    context = {'hello': 'Hello, World!'}
    return render(request, 'home.html', context)

home.html 中,你可以这样写:




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Home</title>
</head>
<body>
    <p>{{ hello }}</p>
</body>
</html>
  1. Pyramid

Pyramid 是另一个 Python web 应用程序开发的框架,它也使用模板来渲染前端页面。




from pyramid.response import Response
from pyramid.view import view_config
 
@view_config(name='home', request_method='GET')
def home_view(request):
    return Response('Hello, World!')
  1. Flask

Flask 是一个微型的 Python 框架,它使用 Jinja2 模板引擎。




from flask import Flask, render_template
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def home():
    return render_template('home.html', hello='Hello, World!')

home.html 中,你可以这样写:




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Home</title>
</head>
<body>
    <p>{{ hello }}</p>
</body>
</html>
  1. Web2py

Web2py 是一个用 Python 编写的开源全栈式 Web 框架,它包括了前端和后端的开发。




# Welcome to web2py
# Simplified version by Ajay
 
welcome_message = 'Hello, World!'

在视图中,你可以直接使用这个变量。

  1. Quart

Quart 是一个 Python 的微型 web 框架,它类似于 Flask,但设计上更类似于 ASGI。




from quart import Quart
 
app = Quart(__name__)
 
@app.route('/')
async def home():
    return 'Hello, World!'
  1. Sanic

Sanic 是一个 Python 3.7+ 的异步网络框架,它也可以用于编写前端代码。




from sanic import Sanic
from sanic.response import html
 
app = Sanic(__name__)
 
@app.route('/')
async def home(request):
    return html('Hello, World!')
  1. FastAPI

FastAPI 是一个高性能的 Python 网络框架,它使用 Python 类型注解来提供数据验证和自动 Swagger UI 文档。




from fastapi import FastAPI
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/')
def home():
    return {'message': 'Hello, World!'}
  1. Tornado

Tornado 是一个 Python 网络库,它可以用于编

2024-08-23



from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from fastapi.templating import Jinja2Templates
 
app = FastAPI()
 
app.mount("/static", StaticFiles(directory="static"), name="static")
templates = Jinja2Templates(directory="templates")
 
@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
def main(request: fastapi.Request):
    return templates.TemplateResponse("index.html", {"request": request})
 
# 其他路由和业务逻辑...

这段代码展示了如何使用FastAPI框架创建一个简单的网站后端,并挂载静态文件和模板文件夹,以及如何定义一个主页路由,该路由使用Jinja2模板渲染HTML页面。这为学习如何使用FastAPI构建网站后端提供了一个基本范例。

2024-08-23

__init__.py 文件在Python中用于将一个目录变为Python的包。它可以为空,但可以用来定义包的属性和初始化行为。以下是一个简单的 __init__.py 文件的例子:




# __init__.py
 
__version__ = "1.0"
__author__ = "Your Name"
 
def initialize():
    print("Package is being initialized.")
 
# 其他可能的初始化代码...

在这个例子中,我们定义了包的版本和作者,并提供了一个 initialize 函数作为包被导入时的一个简单示例。当其他模块导入这个包时,__init__.py 中的代码会被执行。

2024-08-23

float() 是 Python 的内置函数,用于将一个字符串或数字转换为浮点数。

解决方案1:




num = float("3.14")
print(num)  # 输出:3.14

在这个例子中,字符串 "3.14" 被转换为了浮点数 3.14。

解决方案2:




num = float(3)
print(num)  # 输出:3.0

在这个例子中,整数 3 被转换为了浮点数 3.0。

解决方案3:




num = float(3.14)
print(num)  # 输出:3.14

在这个例子中,浮点数 3.14 被转换为了自身。

需要注意的是,float() 函数只能接受一个参数,如果传入多个参数,将会引发 TypeError 异常。

解决方案4:




try:
    num = float(3, 14)
except TypeError as e:
    print(e)  # 输出:float() takes exactly one argument (2 given)

在这个例子中,我们尝试传递两个参数给 float() 函数,导致了 TypeError 异常。

另外,如果你尝试将无法转换为浮点数的类型(例如字符串 "abc")传递给 float() 函数,它也会引发 ValueError 异常。

解决方案5:




try:
    num = float("abc")
except ValueError as e:
    print(e)  # 输出:could not convert string to float: 'abc'

在这个例子中,我们尝试将无法转换为浮点数的字符串 "abc" 传递给 float() 函数,导致了 ValueError 异常。

2024-08-23

在Django中连接MySQL数据库,你需要确保你的环境中已经安装了mysqlclient这个Python库。

步骤如下:

  1. 安装mysqlclient库:



pip install mysqlclient
  1. 在你的Django项目的settings.py文件中,设置DATABASES配置,指定MySQL数据库的相关信息:



DATABASES = {
    'default': {
        'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
        'NAME': 'your_database_name',
        'USER': 'your_mysql_username',
        'PASSWORD': 'your_mysql_password',
        'HOST': 'your_mysql_host',   # 默认是localhost
        'PORT': 'your_mysql_port',   # 默认是3306
    }
}

替换your_database_name, your_mysql_username, your_mysql_password, your_mysql_host, 和 your_mysql_port为你的MySQL数据库信息。

  1. 运行Django的数据库迁移命令,创建或迁移数据库表:



python manage.py migrate

确保在运行这些命令之前,你已经创建了Django项目,并且在合适的虚拟环境中操作(如果你使用了虚拟环境)。

2024-08-23

在Python中,显示图片通常使用图形用户界面(GUI)库,如TkinterPyQtPyGTK。以下是使用Tkinter库显示图片的一个简单例子:




import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
 
def show_image():
    # 创建Tkinter窗口
    root = tk.Tk()
    root.title("Show Image")
 
    # 加载图片
    image = Image.open("path_to_your_image.jpg")
    image = ImageTk.PhotoImage(image)
 
    # 创建标签并设置图片
    label = tk.Label(root, image=image)
    label.pack()
 
    # 开始Tkinter事件循环
    root.mainloop()
 
show_image()

确保替换"path_to_your_image.jpg"为你要显示的图片文件路径。这段代码将创建一个简单的窗口,并在其中展示所加载的图片。