一行 Python 代码能实现什么丧心病狂的功能-,python有趣的代码

　　一行 Python 代码能实现什么丧心病狂的功能?,python有趣的代码

　　Python因其简洁的代码赢得了众多开发者的青睐，促使更多的开发者用Python开发新的模块。让我们看看用不超过10行代码可以实现哪些有趣的功能。

　　00-1010 1.生成二维码2。生成词云3。批量抠图4。识别单词和情绪。确认你是否有口罩。炸弹简单信息7。识别图片8中的单词。Python这个简单的小游戏，以其简洁的代码赢得了众多开发者的喜爱。因此鼓励更多的开发者用Python开发新的模块，从而形成良性循环。Python可以用更短的代码实现很多有趣的操作。让我们看看用不超过10行代码可以实现哪些有趣的功能。

　　二维码也叫二维条码，常见的二维码是QR码，QR是快速反应的全称。是近年来移动设备上非常流行的一种编码方式，生成一个二维码也非常简单。在Python中，我们可以通过MyQR模块生成一个二维码，但是生成一个二维码只需要两行代码。先安装MyQR模块，选择国内源码在这里下载：

　　pipinstallqrcode

　　安装完成后，我们可以开始编写代码了：

　　导入qrcode

　　Text=input(输入文本或URL:)

　　#设置URL必须添加http://

　　img=qrcode.make(text)

　　img.save()

　　#将图片保存到本地目录，可以设置路径。

　　img.show()

　　我们执行代码后，会在项目下生成一个二维码。当然，我们也可以丰富二维码：

　　让我们先安装MyQR模块。

　　pipinstallmyqr

　　defgakki_code():

　　版本，级别，qr_name=myqr.run(

　　words=https://520mg.com/it/#/main/2，

　　#它可以是字符串或URL(以http(s)://)开头)

　　版本=1，#将容错率设置为最高。

　　level=H ，

　　#控制纠错级别，范围为L、M、Q、H，从左到右递增。

　　picture=gakki.gif，

　　#结合二维码和图片

　　彩色=真，#彩色二维码

　　对比度=1.0，

　　#用于调整画面的对比度，1.0表示原图，值越小表示对比度越低，值越大表示相反。默认值为1.0。

　　亮度=1.0，

　　#用于调节画面的亮度，其余用法和值同上。

　　save_name=gakki_code.gif，

　　#保存文件的名称。格式可以是jpg，png，bmp，gif

　　Save_dir=os.getcwd()#控制位置

　　)

　　gakki_code()

　　效果图如下：

　　此外，MyQR还支持动态图片。

一、生成二维码

　　词云(word cloud)也称词云，是在文本数据中出现频率较高的“关键词”的视觉突出呈现。关键词的渲染形成了一幅云雾般的彩色图片，使文本数据的主要表达意义一目了然。

　　但作为一个老码农，我还是喜欢用自己的代码生成自己的词云。很复杂吗？需要很长时间吗？很多文字介绍了各种方法，其实只需要10行python代码。

　　首先安装必要的库。

　　pipinstallwordcloud

　　pipinstalljieba

　　pipinstallmatplotlib

　　importmatplotlib.pyplotasplt

　　fromwordcloudimportWordCloud

　　importjieba

　　text _ from _ file _ with _ apath=open(/Users/hecom/23 tips . txt )。阅读()

　　wordlist_after_jieba=

　　jieba.cut(text_from_file_with_apath, cut_all = True)

　　wl_space_split = .join(wordlist_after_jieba)

　　my_wordcloud = WordCloud().generate(wl_space_split)

　　plt.imshow(my_wordcloud)

　　plt.axis(off)

　　plt.show()

　　如此而已，生成的一个词云是这样的：

　　读一下这10行代码：

　　1～3 行，分别导入了画图的库matplotlib，词云生成库wordcloud 和 jieba的分词库；

　　4 行，是读取本地的文件,代码中使用的文本是本公众号中的《老曹眼中研发管理二三事》。

　　5～6 行，使用jieba进行分词，并对分词的结果以空格隔开；

　　7行，对分词后的文本生成词云；

　　8～10行，用pyplot展示词云图。

　　这是我喜欢python的一个原因吧，简洁明快。

三、批量抠图

　　抠图的实现需要借助百度飞桨的深度学习工具paddlepaddle，我们需要安装两个模块就可以很快的实现批量抠图了，第一个是PaddlePaddle：

python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

　　还有一个是paddlehub模型库：

pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub

　　更详细的安装事项可以参见飞桨官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/

　　接下来我们只需要5行代码就能实现批量抠图：

import os, paddlehub as hub
　　humanseg = hub.Module(name=deeplabv3p_xception65_humanseg)        # 加载模型
　　path = D:/CodeField/Workplace/PythonWorkplace/GrapImage/    # 文件目录
　　files = [path + i for i in os.listdir(path)]    # 获取文件列表
　　results = humanseg.segmentation(data={image:files})    # 抠图

　　抠图效果如下：

　　其中左边为原图，右边为抠图后填充黄色背景图。

四、文字情绪识别

　　在paddlepaddle面前，自然语言处理也变得非常简单。实现文字情绪识别我们同样需要安装PaddlePaddle和Paddlehub，具体安装参见三中内容。然后就是我们的代码部分了：

import paddlehub as hub        
　　senta = hub.Module(name=senta_lstm)        # 加载模型
　　sentence = [    # 准备要识别的语句
　　    你真美, 你真丑, 我好难过, 我不开心, 这个游戏好好玩, 什么垃圾游戏,
　　]
　　results = senta.sentiment_classify(data={text:sentence})    # 情绪识别
　　# 输出识别结果
　　for result in results:
　　    print(result)

　　识别的结果是一个字典列表：

{text: 你真美, sentiment_label: 1, sentiment_key: positive, positive_probs: 0.9602, negative_probs: 0.0398}

　　{text: 你真丑, sentiment_label: 0, sentiment_key: negative, positive_probs: 0.0033, negative_probs: 0.9967}

　　{text: 我好难过, sentiment_label: 1, sentiment_key: positive, positive_probs: 0.5324, negative_probs: 0.4676}

　　{text: 我不开心, sentiment_label: 0, sentiment_key: negative, positive_probs: 0.1936, negative_probs: 0.8064}

　　{text: 这个游戏好好玩, sentiment_label: 1, sentiment_key: positive, positive_probs: 0.9933, negative_probs: 0.0067}

　　{text: 什么垃圾游戏, sentiment_label: 0, sentiment_key: negative, positive_probs: 0.0108, negative_probs: 0.9892}

　　其中sentiment_key字段包含了情绪信息。

五、识别是否带了口罩

　　这里同样是使用PaddlePaddle的产品，我们按照上面步骤安装好PaddlePaddle和Paddlehub，然后就开始写代码：

import paddlehub as hub
　　# 加载模型
　　module = hub.Module(name=pyramidbox_lite_mobile_mask)
　　# 图片列表
　　image_list = [face.jpg]
　　# 获取图片字典
　　input_dict = {image:image_list}
　　# 检测是否带了口罩
　　module.face_detection(data=input_dict)

　　执行上述程序后，项目下会生成detection_result文件夹，识别结果都会在里面，识别效果如下：

六、简易信息轰炸

　　Python控制输入设备的方式有很多种，我们可以通过win32或者pynput模块。我们可以通过简单的循环操作来达到信息轰炸的效果，这里以pynput为例，我们需要先安装模块：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pynput

　　在写代码之前我们需要手动获取输入框的坐标：

from pynput import mouse
　　# 创建一个鼠标
　　m_mouse = mouse.Controller()
　　# 输出鼠标位置
　　print(m_mouse.position)

　　可能有更高效的方法，但是我不会。

　　获取后我们就可以记录这个坐标，消息窗口不要移动。然后我们执行下列代码并将窗口切换至消息页面：

import time
　　from pynput import mouse, keyboard
　　time.sleep(5)
　　m_mouse = mouse.Controller()    # 创建一个鼠标
　　m_keyboard = keyboard.Controller()  # 创建一个键盘
　　m_mouse.position = (850, 670)       # 将鼠标移动到指定位置
　　m_mouse.click(mouse.Button.left) # 点击鼠标左键
　　while(True):
　　    m_keyboard.type(你好)        # 打字
　　    m_keyboard.press(keyboard.Key.enter)    # 按下enter
　　    m_keyboard.release(keyboard.Key.enter)    # 松开enter
　　    time.sleep(0.5)    # 等待 0.5秒

　　我承认，这个超过了10行代码，而且也不高端。使用前QQ给小号发信息效果如下：

七、识别图片中的文字

　　我们可以通过Tesseract来识别图片中的文字，在Python中实现起来非常简单，但是前期下载文件、配置环境变量等稍微有些繁琐，所以本文只展示代码：

import pytesseract
　　from PIL import Image
　　img = Image.open(text.jpg)
　　text = pytesseract.image_to_string(img)
　　print(text)

　　其中text就是识别出来的文本。如果对准确率不满意的话，还可以使用百度的通用文字接口。

八、简单的小游戏

　　从一些小例子入门感觉效率很高。

import random
　　print(1-100数字猜谜游戏！)
　　num = random.randint(1,100)
　　guess =guess
　　i = 0
　　while guess != num:
　　    i += 1
　　    guess = int(input(请输入你猜的数字：))
　　    if guess == num:
　　        print(恭喜，你猜对了！)
　　    elif guess < num:
　　        print(你猜的数小了...)
　　    else:
　　        print(你猜的数大了...)
　　print(你总共猜了%d %i + 次）

　　猜数小案例当着练练手

　　以上就是10行Python代码就能实现的八种有趣功能详解的详细内容，更多关于Python的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！

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