Python代码实现各种酷炫功能的示例分析

Python代码实现各种酷炫功能的示例分析

这篇文章主要介绍了Python代码实现各种酷炫功能的示例分析，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

一、生成二维码

二维码又称二维条码，常见的二维码为QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，而生成一个二维码也非常简单，在Python中我们可以通过MyQR模块了生成二维码，而生成一个二维码我们只需要2行代码，我们先安装MyQR模块，这里选用国内的源下载：

pipinstallqrcode

安装完成后我们就可以开始写代码了：

importqrcodetext=input(输入文字或URL：)#设置URL必须添加http://img=qrcode.make(text)img.save()#保存图片至本地目录，可以设定路径img.show()

我们执行代码后会在项目下生成一张二维码。当然我们还可以丰富二维码：

我们先安装MyQR模块

pipinstallmyqrdefgakki_code():version,level,qr_name=myqr.run(words=https://520mg.com/it/#/main/2,#可以是字符串，也可以是网址(前面要加http(s)://)version=1,#设置容错率为最高level='H',#控制纠错水平，范围是L、M、Q、H，从左到右依次升高picture=gakki.gif,#将二维码和图片合成colorized=True,#彩色二维码contrast=1.0,#用以调节图片的对比度，1.0表示原始图片，更小的值表示更低对比度，更大反之。默认为1.0brightness=1.0,#用来调节图片的亮度，其余用法和取值同上save_name=gakki_code.gif,#保存文件的名字，格式可以是jpg,png,bmp,gifsave_dir=os.getcwd()#控制位置)gakki_code()

另外MyQR还支持动态图片。

二、生成词云

词云又叫文字云，是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现，形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片，从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。

但是作为一个老码农，还是喜欢自己用代码生成自己的词云，复杂么？需要很长时间么？很多文字都介绍过各种的方法，但实际上只需要10行python代码即可。

先安装必要库

pipinstallwordcloudpipinstalljiebapipinstallmatplotlib

importmatplotlib.pyplotaspltfromwordcloudimportWordCloudimportjiebatext_from_file_with_apath=open('/Users/linuxmi/linuxmi.txt').read()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
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-mpipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple

还有一个是paddlehub模型库：

pipinstall-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simplepaddlehub

接下来我们只需要5行代码就能实现批量抠图：

importos,paddlehubashubhumanseg=hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg')#加载模型path='D:/CodeField/Workplace/PythonWorkplace/GrapImage/'#文件目录files=[path+iforiinos.listdir(path)]#获取文件列表results=humanseg.segmentation(data={'image':files})#抠图

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：

importpaddlehubashubsenta=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forresultinresults: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，详细分析可以参见Python自然语言处理只需要5行代码。

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：

importpaddlehubashub#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。

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：

pipinstall-ihttps://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：

frompynputimportmouse#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：

importtimefrompynputimportmouse,keyboardtime.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enterm_keyboard.release(keyboard.Key.enter)#松开entertime.sleep(0.5)#等待0.5秒

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：

importpytesseractfromPILimportImageimg=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。

importrandomprint(1-100数字猜谜游戏！)num=random.randint(1,100)guess=guessi=0whileguess!=num:i+=1guess=int(input(请输入你猜的数字：))ifguess==num:print(恭喜，你猜对了！)elifguess<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）

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Python代码实现各种酷炫功能的示例分析”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持恰卡编程网，关注恰卡编程网行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!