标签 python 下的文章

2024-08-23

报错解释：

SyntaxError: invalid syntax 是 Python 解释器抛出的一个错误，表明代码中有语法错误。这种错误通常是由于编写的代码不遵循 Python 的语法规则导致的。

解决方法：

检查报错行及其附近的代码，确认是否有拼写错误、缺少冒号、括号不匹配或其他不符合语法规则的地方。
确保所有的括号都有对应的开始符号（例如：圆括号 (), 花括号 {}, 方括号 []）。
检查是否有未关闭的字符串或注释。
如果使用了中文标点或特殊符号，确保它们是英文的。
如果代码中有内联注释，确保它们没有语法错误，并且注意Python 不支持内联注释的嵌套。
如果代码中有生成器或其他复杂表达式，检查内部的括号和语法是否正确。

如果以上步骤无法解决问题，可以将有问题的代码块贴到社区或者论坛上寻求帮助。

Python从0到100：xpath和lxml类库

2024-08-23

在Python中，lxml 是一个非常强大的库，它提供了对XML和HTML的处理功能。lxml 使用了和正则表达式相似的xpath语法来查询XML/HTML文档。

XPath是一门在XML文档中查找信息的语言，它可以用来在XML文档中对元素和属性进行遍历。

以下是一些使用XPath和lxml库的例子：

安装lxml库




pip install lxml

使用lxml解析HTML




from lxml import etree
 
html = """
<html>
  <head>
    <title>Example page</title>
  </head>
  <body>
    <p>This is a <b>paragraph</b>.</p>
  </body>
</html>
"""
 
# 解析HTML
tree = etree.HTML(html)
 
# 使用XPath查询
result = tree.xpath('//title/text()')
print(result)  # ['Example page']

使用lxml解析XML




from lxml import etree
 
xml = """
<root>
  <element attribute="value">text</element>
</root>
"""
 
# 解析XML
tree = etree.XML(xml)
 
# 使用XPath查询
result = tree.xpath('//element/@attribute')
print(result)  # ['value']

使用lxml解析XML文件




from lxml import etree
 
# 解析XML文件
tree = etree.parse('example.xml')
 
# 使用XPath查询
result = tree.xpath('//element/text()')
print(result)  # 返回所有element元素的文本内容

使用lxml进行命名空间处理




from lxml import etree
 
xml = """
<root xmlns:a="http://example.com/a">
  <a:element>text</a:element>
</root>
"""
 
# 解析XML并定义命名空间
parser = etree.XMLParser(ns_clean=True)
tree = etree.parse(xml, parser)
 
# 使用XPath查询
result = tree.xpath('//a:element/text()', namespaces={'a': 'http://example.com/a'})
print(result)  # ['text']

使用lxml进行XML校验




from lxml import etree
 
schema_text = """
<xsd:schema xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema">
  <xsd:element name="root">
    <xsd:complexType>
      <xsd:sequence>
        <xsd:element name="element" type="xsd:string"/>
      </xsd:sequence>
    </xsd:complexType>
  </xsd:element>
</xsd:schema>
"""
 
schema = etree.XMLSchema(etree.XML(schema_text))
 
xml_text = """
<root>
  <element>text</element>
</root>
"""
 
doc = etree.XML(xml_text)
schema.assertValid(doc)
print("XML is valid!")

以上例子展示了如何使用lxml库进行XML和HTML的解析，以及如何使用XPath进行查询。lxml是一个非常强大的库，可以用于各种与XML/HTML相关的任务，包括解析、校验、转换等。

c++Qt Creator调用 python 完整版 + 解决bug过程

2024-08-23

在C++ Qt Creator中调用Python脚本并处理其输出的完整示例代码如下：




#include <QCoreApplication>
#include <QProcess>
#include <QDebug>
 
int main(int argc, char *argv[]) {
    QCoreApplication a(argc, argv);
 
    // 创建QProcess对象
    QProcess process;
 
    // 设置要运行的Python脚本路径
    QString scriptPath = "/path/to/your/python/script.py";
 
    // 启动Python进程
    process.start("python", QStringList() << scriptPath);
 
    // 等待进程结束
    if (!process.waitForFinished()) {
        qDebug() << "Python script didn't finish within the timeout";
    } else {
        // 获取标准输出和标准错误输出
        QByteArray stdoutData = process.readAllStandardOutput();
        QByteArray stderrData = process.readAllStandardError();
 
        // 打印输出结果
        qDebug() << "Python script stdout:" << stdoutData;
        if (!stderrData.isEmpty()) {
            qDebug() << "Python script stderr:" << stderrData;
        }
    }
 
    return a.exec();
}

在这个示例中，我们创建了一个QProcess对象，使用它来启动Python解释器并运行指定的脚本。然后我们等待进程结束，并打印出Python脚本的标准输出和标准错误输出。

请注意，你需要替换/path/to/your/python/script.py为你自己的Python脚本路径。

如果你遇到了特定的错误或问题，请提供详细信息，这样我可以提供更针对性的帮助。

Python酷库之旅-第三方库Pandas(041)

2024-08-23




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。

python、tensorflow、keras的版本对应关系

2024-08-23

TensorFlow和Keras是两个不同的库，但它们之间有版本兼容性要求。TensorFlow通常维护向后兼容性，但Keras的版本往往与特定的TensorFlow版本紧密绑定。

通常，你应该选择TensorFlow的版本，然后选择与之兼容的Keras版本。以下是一些常见的对应关系：

TensorFlow 2.x 系列通常与 Keras 2.x 系列兼容。
TensorFlow 1.x 系列通常与 Keras 1.x 系列兼容，但在 TensorFlow 1.x 支持期内不建议使用。

如果你需要确定特定的对应关系，可以查看官方文档或GitHub发布说明。

例如，如果你想要安装TensorFlow 2.4以及与其兼容的Keras版本，你可以使用pip来安装：




pip install tensorflow==2.4

或者，如果你想要安装Keras 2.4（通常与TensorFlow 2.x系列兼容）：




pip install keras==2.4

请注意，在实际安装时，你应该检查PyPI或相关项目的官方发布说明，以获取最新和准确的版本对应信息。

Python酷库之旅-第三方库Pandas(003)

2024-08-23




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DataFrame
df_from_csv = pd.read_csv('output.csv')
print(df_from_csv)
 
# 将DataFrame导出到Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
 
# 从Excel文件读取数据到DataFrame
df_from_excel = pd.read_excel('output.xlsx')
print(df_from_excel)
 
# 注意：在运行以上代码前，请确保你的环境中已安装pandas库。
# 安装命令：pip install pandas

这段代码展示了如何使用pandas库创建一个DataFrame，并对其进行基本操作，如打印、导出到CSV和Excel文件，以及从CSV和Excel文件读取数据。在运行这些操作前，确保已经安装了pandas库。

2024-08-23




#!/bin/bash
# 安装依赖项
sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y python310-devel gcc libffi-devel
 
# 安装Python 3.10
curl -O https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/Python-3.10.0.tgz
tar xzf Python-3.10.0.tgz
cd Python-3.10.0
./configure --enable-optimizations
make altinstall
cd ..
 
# 安装PyTorch 2.3.0
pip3.10 install torch==2.3.0 torchvision==0.14.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
 
# 清理安装文件
rm Python-3.10.0.tgz
rm -rf Python-3.10.0

这段脚本首先安装了必要的编译工具和依赖项，然后下载并安装了Python 3.10。最后，它使用pip3.10从官方源以及提供的cu116额外索引安装了PyTorch 2.3.0和torchvision 0.14.0。这样，你就可以在CentOS 7上使用Python 3.10和PyTorch 2.3.0了。

Python酷库之旅-第三方库Pandas(021)

2024-08-23




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。

【python】PyQt5控件尺寸大小位置，内容边距等API调用方法实战解析

2024-08-23




from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton
 
# 创建一个应用程序实例
app = QApplication([])
 
# 创建一个窗口
window = QWidget()
 
# 创建一个垂直布局
layout = QVBoxLayout()
 
# 创建一个按钮
button = QPushButton("点击我")
 
# 设置按钮的宽度和高度
button.setFixedWidth(100)
button.setFixedHeight(50)
 
# 设置按钮的内容边距
button.setContentsMargins(5, 10, 5, 10)
 
# 将按钮添加到布局中
layout.addWidget(button)
 
# 将布局设置给窗口
window.setLayout(layout)
 
# 显示窗口
window.show()
 
# 运行应用程序
app.exec_()

这段代码演示了如何使用PyQt5创建一个简单的应用程序窗口，并在窗口中添加一个具有固定宽度和高度的按钮，同时设置了按钮的内容边距。最后，运行这个应用程序，显示出窗口和按钮。