你会有一个 url 变量,开始的值是'http://x.com',然后反复更新(在一个 for 循环中),变成当前页面的 Prev 链接的 URL。在循环的每一步,你将下载 URL 上 的漫画。如果 URL 以'#'结束,你就知道需要结束循环。 将图像文件下载到当前目录的一个名为 xkcd 的文件夹中。调用 os.makedirs() 函数。确保这个文件夹存在,并且关键字参数 exist_ok=True 在该文件夹已经存在时, 防止该函数抛出异常。剩下的代码只是注释,列出了剩下程序的大纲。
在深度学习的项目实践中,往往会遇到两个非常难以克服的难题,一是算力,要得到精确的结果,你需要设计几千层,规模庞大的神经网络,然后使用几千个GPU,把神经网络布置到这些GPU上进行运算;第二个难以克服的困难就是数据量,要想得到足够精确的结果,必须依赖于足够量的数据来训练网络模型。本节我们先看看第二个问题如何解决。
当你接收到一个文件之后,你需要将它保存到你的服务器上。在FastAPI中,你可以使用Python的标准库os和shutil来处理文件上传和存储。
os.makedirs(folder3, exist_ok=True):在当前路径下查看是否有一个文件夹叫做folder3,如果没有则创建。
XKCD是一个流行的极客漫画网站,其官网首页有一个 Prev 按钮,让用户导航到前面的漫画。如果你希望复制该网站的内容以在离线的时候阅读,那么可以手动导航至每个页面并保存。但手动下载每张漫画要花较长的时间,你可以用python写一个脚本,在几分钟内完成这件事!
保存图片 import cv2cv2.imwrite('D:\\1.png', img_s)# img是你要保存的图片 打开文件夹 folder = r'D:\python' #文件夹地址 # 方法1:通过start explorer #os.system("start explorer %s" % folder) # 方法2:通过startfile os.startfile(folder) 选择文件打开 import c
import pandas as pd from lxml import etree import json,requests,random import os,time,shutil,traceback def get_data(url, headers): try: store_res = requests.get(url=url, headers=headers) if store_res.status_code == 200: jda
数据开发过程中,为了确保生产数据库安全,一般将实时数据同步、备份到本地测试数据库完成开发工作,最后部署应用。
python内部有两类常见的针对文件以及文件夹进行操作的函数库,分别为os库以及shutil库。
在FastAPI中,你可以通过设置参数的限制条件来限制文件的大小和类型。例如,你可以使用max_length参数来限制bytes类型的文件的大小,使用content_type参数来限制UploadFile类型的文件的类型。例如:
鉴于SAX机制低级而简单,编写一个混合类来处理管理性细节通常很有帮助。这些管理性细节包括收集字符数据,管理布尔状态变量(如passthrough),将事件分派给自定义事件处理程序,等等。就这个项目而言,状态和数据处理非常简单,因此这里将专注于事件分派。
api annotation os.listdir() 列出当前目录下的所有文件和文件夹(包括被隐藏的) os.system() 运行shell命令(接收命令行列出当前目录下的所有文件和文件夹参数) os.sep() 更改操作系统中的路径分隔符 os.getcwd() 获取当前路径(中间会自动添上一个路径分隔符) os.walk 循环遍历目录,返回tuple表,表中每一个tuple包含该层文件、文件夹及该层父节点 os.path.isfile() 是否是文件 os.path.isdir() 是否是文件
简单的网站写爬虫就跟流水线加工一样,抄抄改改,没有问题就直接上了,直接了当省事,又是一篇没有营养的水文。一个比较简单的爬虫,适合练手学习使用,主要是爬取和采集网站的作品信息,包括标题、内容及图片,其中图片采用了多线程爬取。
Python2已经停止维护,但由于历史原因,我们不得不在接下来的几年中,习惯两种语言依然共存的状况。 如果能习惯性地写出同时兼容py2与py3的代码,就可以减少很多不必要的踩坑。
最近在学习open3d的相关应用,然后遇到了一个很有趣的问题。给定多个mesh,我们可能会需要把他们全部合并到一个文件并使用。但是这并不好实现,因为open3d自己不支持这样的操作。相比之下,其他一些集成度非常高的软件,是可以实现这样的操作的,例如meshlab通过交互栏中的“flatten visible layer”指令来实现。
前段时间,在利用ControlNet重新定义你的AI姿势中提到了如何利用快捷方式节省谷歌硬盘,由于目前收集到的模型站点涉及的模型较少,且缺少lora模型。因此寻思着自己是不是也可以做一些热点模型的站点出来分享给大家,这样大家就可以全身心的进行AI绘画了,不用操心模型和谷歌硬盘容量的问题了。
python爬虫,微博爬虫,需要知晓微博用户id号,能够通过抓取微博用户主页内容来获取用户发表的内容,时间,点赞数,转发数等数据,当然以上都是本渣渣结合网上代码抄抄改改获取的!
精通Python标准库是衡量开发者专业素养的重要指标,也是技术面试中的高频考察点。本篇博客将深入浅出地梳理Python标准库的核心模块与常用功能,揭示面试中常见的问题、易错点,以及如何有效避免这些问题,辅以代码示例,助您在面试中自信应对标准库相关提问。
网页加载的某些资源会被存放在Chrome的缓存中,如果能够人工指定Python Selenium + Chromedriver的缓存路径,就可以更容易找到缓存的文件。
🎈 什么是 StyleGAN GAN 是机器学习中的生成性对抗网络,目标是合成与真实图像无法区分的人工样本,如图像。即改变人脸图像中的特定特征,如姿势、脸型和发型,GAN 的主要挑战就是如何图像变得更加逼真。 StyleGAN 是一种基于样式的 GAN 的生成器体系结构,是一个强大的可以控制生成图片属性的框架,它采用了全新的生成模型,分层的属性控制,能够生成 1024×1024 分辨率的人脸图像,并且可以进行属性的精确控制与编辑,可以生成最先进的结果—高分辨率图像,看起来比以前生成的图像更真实。 图片 🎈
Behance 网站是设计师灵感必备网站,想要设计作品必先学会借鉴/抄袭/白嫖,可惜这个网站需要访问国外网站才能访问,对于国人不甚友好,甚至还出现了删号,渣渣狗得很!
一:os类库介绍 os模块包含普遍的操作系统功能,如果你希望你的代码和平台无关,那这个模块会很重要。 📷 📷 📷 二:常用方法介绍 1.os.name 输出字符串:指正在使用的平台,如果是windows则用‘nt’表示,对于linux则用‘posix’ 2.os.getcwd() 当前的工作目录 3.os.listdir() 返回指定目录下所有的文件和目录名 ['.pytest_cache', 'test_001.py', 'test_002.py', 'test_003.py', 'test_004.p
最近维基 jie mi 彻底公开了网站的全部文件,我就在想如何使用 Python 将其下载到本地永久保存,于是就有了这篇文章,写爬虫会遇到很多坑,借鉴他人经验,考虑越全面,出错的概率就越小。
如果您是一名学生,你正在寻求个性化顾问来帮助你的课程作业,那么AI学生顾问正好可以帮助你,这是一种创新的解决方案,利用 AI 的力量彻底改变学生咨询。
想写一个脚本能自动采集下载当天发布的这个页面的这几个免费报告,能保存成这个标题的pdf文件,网站是手机号注册就能下载这些文件的,就是在我注册登录状态下,能采集下载。
原文:https://dzone.com/articles/yolov5-pytorch-tutorial
一个简单的demo,Python采集下载图片,其中图片下载的时候采用了简单的多线程下载,未涉及到其他知识,比较简单,属于拿来就能使用的demo,供大家参考和学习,如有疑问可以加本渣渣微信探讨!
资料来源:moomoo tech、The Information、Bloomberg、Reuters,浙商证券研究所
方法三:借用网络工具,其实是别人的破解接口获取视频地址,比如:https://meipai.iiilab.com
解决 python调用OpenCV 保存视频时使用”avc1″格式出现# Could not find encoder for codec id 27: Encoder not found的错误(此错误不能保存视频文件),以及使用”mpeg”格式出现的# OpenCV: FFMPEG: tag 0x6765706d/’mpeg’ is not supported with codec id 2 and format ‘mp4 / MP4 (MPEG-4 Part 14)’ # OpenCV: FFMPEG: fallback to use tag 0x7634706d/’mp4v’错误(此错误能保存视频并且能正常播放,但是经过flask传到客户端浏览器时不能播放) 编译avc1 x264 x265 vpx aac mp3lame opus aom 等格式视频的库以及编译完编译FFmpeg教程,其中编译libaom时我编译了两边才成功 https://trac.ffmpeg.org/wiki/CompilationGuide/Ubuntu 这是编译完支持各种格式的FFmpeg之后编译支持FFmpeg版的OpenCV链接 https://www.jianshu.com/p/f4ca1039eadf
最近遇到一个场景需要从一个postgresql库同步一张表到另一个postgresql库中,但又不需要实时同步,就写了个同步的代码,本来网上同步的方法早都有了,之所以自己写一套,是因为postgresql数据库可用的太少了,于是我决定撸起袖子再写一套。
养成习惯,先赞后看!!!! 1.起因 自己一直都想听胖伦的歌,但是网易云有下架了,其他音乐平台又需要会员 于是自己就尝试着看看能不能尝试通过爬虫把胖伦的歌下载下来。但是奈何博主自身的水平有限。如果直
Python 中可以读取 word 文件的库有 python-docx 和 pywin32。
磨刀不误砍柴工,分析观察了这么久,终于可以运行程序了,F5 后就静静等待吧,可以去看看 java,或者打一把王者 hhhhh!
https://pan.baidu.com/s/1pCqptL6QwnP2eUeyAABnYA
url = 'http://xkcd.com' # starting url os.makedirs('xkcd', exist_ok=True) # store comics in ./xkcd while not url.endswith('#'): # Download the page. print('Downloading page %s...' % url) res = requests.get(url) res.raise_for_status()
很久没有写过 Python 爬虫了,最近不是在拧螺丝,就是在拧螺丝的路上,手生的很了,很多代码用法也早已经殊生,因此也花了一点时间来梳理,写的比较渣,见谅!
谷歌Gemini 的api现在是免费的,功能很强大。可以在其官网简单几步操作申请到API:https://ai.google.dev/pricing
在实际工作中,避免不了需要批量删除某一些文件,或者备份一些文件,所以这就交给脚本完成就好,但是使用中一定要谨慎使用。
红点奖,源自德国。是与IF设计奖齐名的一个工业设计大奖,是世界上知名设计竞赛中最大最有影响的竞赛。红点奖与德国“IF奖”、美国“IDEA奖”一起并称为世界三大设计奖,想要知晓好设计,红点大奖设计不容错过!
很久没写爬虫了,一个经典的Python爬虫例子,Python多线程爬虫例子案例,目标网站结构比较简单,适合练手使用,采用了经典的生产者和消费者模式,同时结合python类和装饰器的使用,应该能够让你获益不少。
http://blog.umd.edu/davidkass这个网站上有伯克希尔股东大会的一些文字稿,其标题如下:
堆糖网,图片壁纸网站,存在反爬,发现返回的json数据错乱严重,只能爬取部分数据,图片数据缺失很厉害,应用python进行图片抓取采集下载,一个多进程及多线程的使用例子。
import requests, os, bs4, threading os.makedirs('xkcd', exist_ok=True) # store comics in ./xkcd
最近萌生了一个想法,就是短视频给人传递信息的速度要远远超过枯燥无味的文字,而众所周知,短视频也是媒体人花费很多经历所创造出来的。
微信公众号内容采集,比较怪异,其参数,post参数需要话费时间去搞定,这里采集的是话题标签的内容,同时应用了pdfkit打印输出内容。
用在测试时查看图片,及DEBUG = True,当为False时失效,交给代理服务器
SQUARE_FIT_SIZE = 300 LOGO_FILENAME = 'catlogo.png'
一个比较简单的爬虫,适合练手学习使用,主要是爬取和采集网站的作品信息,包括标题、内容及图片,其中图片采用了多线程爬取,算是比较简单的参考和学习案例,协议头的获取也做了随机处理,如果你正在找练手网站,不妨尝试爬取下载数据。
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