# 函数返回多个值
def multi_return():
return 1, 2, 3 # 返回一个元组
a, b, c = multi_return()
print(a, b, c) # 输出: 1 2 3
# 函数参数传递类型概览
def print_info(name, age, gender='male'): # 默认参数
print(f"Name: {name}, Age: {age}, Gender: {gender}")
print_info('Alice', 25) # 调用时可以不提供gender
# 位置参数
def greet(name, greeting):
print(f"{greeting}, {name}!")
greet('Alice', 'Hello') # 位置参数需要按照定义时的顺序传递在YOLOv5中实现单目测距，你需要先定义一个YOLOv5模型来进行目标检测，然后使用单目摄像头来获取目标的图像，接着通过目标的大小和摄像头到目标的距离来计算测距值。
以下是一个简化的Python代码示例，展示如何使用YOLOv5模型和单目摄像头进行目标测距：
import cv2
import numpy as np
# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 加载YOLOv5模型
model = YOLOv5() # 假设YOLOv5已经定义好，并且有加载模型的方法
# 摄像头焦距，单位: 像素
focal_length = 35 # 假设值，根据实际情况调整
# 目标宽度，单位: 厘米
known_width = 20 # 假设值，根据实际目标尺寸调整
while True:
# 从摄像头读取一帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 使用YOLOv5模型检测目标
detections = model.detect(frame)
for detection in detections:
# 假设检测到的目标是一个矩形框 [x, y, w, h]
x, y, w, h = detection['box']
# 目标的中心点
center = (int(x + w / 2), int(y + h / 2))
# 在目标周围画个边框
cv2.rectangle(frame, (int(x), int(y)), (int(x + w), int(y + h)), (255, 0, 0), 2)
# 计算测距
distance = (known_width * focal_length) / w
# 在图像上显示测距
cv2.putText(frame, f"Distance: {distance}cm", center, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Detections', frame)
# 按 'q' 退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()在这个代码示例中，我们首先加载了一个YOLOv5模型，然后通过摄像头获取图像帧。对于每个检测到的目标，我们计算其与摄像头中心的距离，并在图像上显示测距结果。
注意：这个代码示例是假设的，并没有提供YOLOv5模型的实际定义或加载方法。实际应用中，你需要根据YOLOv5的实际API实现相关的模型加载和推理过程。此外，焦距（focal\_length）和已知宽度（known\_width）需要根据实际单目摄像头和目标的真实属性来确定。
由于篇幅所限，我将提供一个简化版本的"使命召唤游戏助手"的核心功能实现，即使用Node.js创建一个基础的命令行接口，用于显示玩家的武器库存和更新库存。
// 引入readline库用于构建命令行用户接口
const readline = require('readline');
// 创建一个readline.Interface实例用于与用户交互
const rl = readline.createInterface({
input: process.stdin,
output: process.stdout
});
// 玩家的武器库存
let inventory = {
ak47: 0,
m4a1: 0,
scar: 0
};
// 显示库存信息的函数
function displayInventory() {
console.log('当前武器库存：');
for (const [weapon, count] of Object.entries(inventory)) {
console.log(`- ${weapon}: ${count}`);
}
}
// 更新库存信息的函数
function updateInventory(weapon, count) {
inventory[weapon] += count;
}
// 提示玩家输入并处理他们的命令
rl.question('请输入你的命令（查看库存/添加库存）：', (command) => {
if (command.startsWith('查看库存')) {
displayInventory();
rl.close(); // 结束接口
} else if (command.startsWith('添加库存')) {
const match = command.match(/添加库存 (\w+?) (\d+)/);
if (match) {
const weapon = match[1];
const count = parseInt(match[2], 10);
updateInventory(weapon, count);
console.log(`成功添加 ${count} 把 ${weapon} 到库存。`);
displayInventory();
} else {
console.log('命令格式错误，请输入正确的添加库存命令格式：添加库存 武器名 数量');
}
} else {
console.log('未知命令，请输入查看库存或添加库存');
}
});这段代码使用Node.js的readline库来创建一个简单的命令行用户接口，并提供了基本的库存查看和添加功能。玩家可以输入命令来查看他们拥有的武器数量或添加新的武器到库存中。这个例子教给开发者如何处理简单的文本命令和正则表达式匹配，这在开发命令行应用和游戏助手时是常见的技能。
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision import transforms
from torchvision.utils import save_image
# 定义模型
class AutoEncoder(nn.Module):
def __init__(self):
super(AutoEncoder, self).__init__()
self.encoder = nn.Sequential(
nn.Linear(28*28, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 12),
nn.ReLU(),
nn.Linear(12, 3), # 假设我们将图像编码为3维向量
)
self.decoder = nn.Sequential(
nn.Linear(3, 12),
nn.ReLU(),
nn.Linear(12, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 28*28),
nn.Sigmoid(), # 使用Sigmoid函数将输出映射到[0, 1]区间
)
def forward(self, x):
encoded = self.encoder(x)
decoded = self.decoder(encoded)
return encoded, decoded
# 准备数据
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)),
])
train_set = MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_set, shuffle=True, batch_size=128)
# 实例化模型、损失函数和优化器
model = AutoEncoder().to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_func = nn.MSELoss()
# 训练模型
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, _) in enumerate(train_loader):
data = data.view(-1, 28*28).to(device)
optimizer.zero_grad()
encoded, decoded = model(data)
loss = loss_func(decoded, data)
loss.backward()
optimizer.step()
if batch_idx % 10 == 0:
print('Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
0. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
# 保存编码后的特征
with torch.no_grad():
encoded_images = model.encoder(train_set[:3].view(-1, 28*28).to(device))
save_image(encoded_images.view(-1, 28, 28), 'encoded_images.png')
# 注意：这里的代码仅作为示例，实际应用中需要根据医学影像数据的特点进行调整这段代码展示了如何使用PyTorch来训练一个自编码器模型，它将医学影像数据（这里以MNIST手写数据作为例子）转换为一个低维空间中的向量表示，并尝试从这个向量重建原始图像。在实际应用中，影像数据需要进行预处理，包括图像尺寸调整、归一化等步骤，并且损失函数、优化器和模型架构都需要根据医学影像数
Scrapy是一个用于创建爬虫的开源和跨平台的Python框架。下面是一个使用Scrapy框架的简单爬虫示例，用于抓取一个网站上的所有链接。
首先，安装Scrapy：
pip install scrapy然后，创建一个新的Scrapy项目：
scrapy startproject myspider接下来，定义你的爬虫：
import scrapy
class MySpider(scrapy.Spider):
name = 'myspider'
start_urls = ['http://example.com']
def parse(self, response):
for url in response.css('a::attr(href)').getall():
yield {'url': url}
# 继续抓取下一页的链接，假设分页按钮是一个类 "next"
next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
if next_page is not None:
yield response.follow(next_page, self.parse)运行爬虫：
scrapy crawl myspider -o links.csv
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 设置请求头，伪装为浏览器访问
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'}
# 目标URL
url = 'https://www.qunar.com/'
# 发送GET请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取所需的数据，这里以主要城市为例
cities = soup.find_all('a', {'class': 'nav-city-name'})
city_names = [city.text for city in cities]
city_urls = ['https://www.qunar.com' + city['href'] for city in cities]
# 将数据存储在字典中
data = {
'City Name': city_names,
'City URL': city_urls
}
# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 打印前几行数据
print(df.head())
else:
print("请求失败，状态码:", response.status_code)
这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，使用BeautifulSoup库来解析HTML内容，并使用pandas库来处理和存储数据。代码首先设置了请求头，伪装成了浏览器，然后发送请求，如果请求成功，它会解析HTML，提取旅游网站首页上的主要城市名称和对应的URL，并将这些数据存储在DataFrame中，最后打印出前几行数据。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
# 定义一个函数来获取页面的 HTML 内容
def get_html(url):
try:
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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.text
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"An error occurred: {e}")
return None
# 定义一个函数来解析 HTML 内容，提取项目信息
def parse_html(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
projects = soup.find_all('div', class_='col-12 mb-3')
data = []
for project in projects:
title = project.find('h1', class_='lh-condensed').text.strip()
description = project.find('p', class_='col-9 fw-bold mb-1').text.strip()
language = project.find('span', class_='d-inline-flex flex-wrap align-items-center fw-bold').text.strip()
stars = project.find('a', class_='m-0 text-bold').text.strip()
data.append({
'title': title,
'description': description,
'language': language,
'stars': stars
})
return data
# 定义一个函数来将项目信息写入 CSV 文件
def write_to_csv(data, filename):
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv(filename, index=False)
# 定义要爬取的 GitHub 主页和文件名
github_url = 'https://github.com/trending'
csv_filename = 'github_trending.csv'
# 获取 HTML 内容
html = get_html(github_url)
# 解析 HTML 并提取项目信息
projects_data = parse_html(html)
# 将项目信息写入 CSV 文件
write_to_csv(projects_data, csv_filename)
print(f"{len(projects_data)} projects have been saved to {csv_filename}.")这段代码首先定义了一个函数get_html来获取给定 URL 的 HTML 内容，然后定义了一个函数parse_html来解析 HTML 并提取项目信息，最后将提取的数据写入CSV文件中。这个过程展示了如何使用Python网络爬虫技术来抓取和处理网页数据的基本步骤。
urllib和requests都是Python中用于发送HTTP请求的库。
- 背景：
- urllib是Python自带的HTTP请求库，包含了几个模块，提供了各种功能，比如：urllib.request 用于打开和读取URLs，urllib.error 包含了由urllib.request抛出的异常，urllib.parse 用于解析URLs，urllib.robotparse 用于解析robots.txt文件。
- requests库是一个更简洁、更易用的HTTP请求库，它比urllib更为Pythonic，提供了更高级的功能，比如自动处理cookies和session，多种类型的HTTP请求方法，JSON/XML解析，客户端证书，链接池等。
- 定义：
- urllib是Python内置的HTTP请求库，用于处理URLs，包括网络爬虫，网络数据抓取等。
- requests是一个第三方库，需要单独安装，它更简洁易用，功能强大，能够进行网络请求，也可以用于网络爬虫，网络数据抓取。
- 特点：
urllib：
- 是Python内置的HTTP请求库，不需要单独安装。
- 提供了大量的HTTP请求功能，包括：URL处理，打开和读取URLs，错误处理等。
- 使用起来较为复杂，需要自己处理大部分的细节。
requests：
- 是第三方库，需要单独安装（pip install requests）。
- 提供了简洁易用的API，可以轻易地发送HTTP请求。
- 支持多种HTTP请求类型，如GET，POST，PUT，DELETE等。
- 自动处理URL编码和cookies。
- 功能：
urllib提供的功能：
- urlopen：打开一个URL
- urlretrieve：下载URL内容到本地
- urlcleanup：清除URL缓存
- quote：URL编码
- unquote：URL解码
- urlencode：将字典编码为URL参数
requests提供的功能：
- 发送GET请求
- 发送HEAD请求
- 发送POST请求
- 发送PUT请求
- 发送DELETE请求
- 发送PATCH请求
- 发送OPTIONS请求
- 连接池管理
- Cookie持久化
- 会话维持
- 文件上传
- 自动处理重定向
- 处理认证
- JSON/XML解析
- 客户端证书
- 超时
- 错误处理
- 响应状态码处理
- 打印出详细的请求信息
- 代码示例：
- urllib示例：
import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/')
html = response.read()- requests示例：
import requests
response = requests.get('http://www.example.com/')
html = response.text在实际应用中，如果需要发送简单的HTTP请求，推荐使用requests库，因为它更简洁易用。如果需要处理复杂的HTTP请求，比如需要处理cookies，session，连接池等，推荐使用urllib库，因为它提供了更多的功能和细节控制。
import requests
from lxml import etree
import csv
import time
# 设置请求头，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'}
def get_data(url):
# 发送请求，获取响应
response = requests.get(url, headers=headers)
return response.text
def parse_data(html):
# 使用Xpath解析网页
html = etree.HTML(html)
# 影片名称
name = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span[1]/text()')
# 影评分数
score = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()')
# 评分人数
people = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[4]/text()')
# 上映日期
time = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
# 导演
director = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
# 编剧
writer = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
# 类型
type = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
# 区域
area = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
# 语言
language = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
# 上映时间
time_show = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
# 集数
part = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
# 国家
country = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
# 简介
introduce = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
return name, score, people, time, director, writer, type, area, language, time_show, part, country, introduce
def save_data(data):
# 保存数据到CSV文件
with open('douban_top250.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(data)
import urllib.request
import os
# 下载网页内容
def download_page(url):
with urllib.request.urlopen(url) as response, open('page.html', 'wb') as file:
file.write(response.read())
# 下载图片
def download_image(url, filename):
with urllib.request.urlopen(url) as response, open(filename, 'wb') as file:
file.write(response.read())
# 下载视频
def download_video(url, filename):
with urllib.request.urlopen(url) as response, open(filename, 'wb') as file:
file.write(response.read())
# 示例使用
url = 'http://example.com'
download_page(url) # 下载网页
image_url = 'http://example.com/image.jpg'
download_image(image_url, 'image.jpg') # 下载图片
video_url = 'http://example.com/video.mp4'
download_video(video_url, 'video.mp4') # 下载视频这段代码提供了三个函数，分别用于下载网页、图片和视频。每个函数都使用了urllib.request来打开网络资源，并将内容写入本地文件。使用时，只需要提供相应的URL和文件名即可。这是一个简单的网络爬虫示例，适合作为初学者理解和实践的基础。