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Python字节介绍

了解Python字节是什么,Python如何使用它来执行代码,以及了解它可以帮我们干什么。...访问和理解Python字节 如果你也想玩玩这个,Python标准库中的dis模块就非常有用了; dis模块为Python字节提供了一个“反汇编程序”,从而可以轻松获取人为可读的版本并查找各种字节指令...对于Python, 理解字节会有类似的效果 - 如果您可以预想到Python源代码会被转换成怎样的字节,你就可以更好地决定如何编写和优化它。...A Python Interpreter Written in Python 由Allison Kapturt编写, 在Python中构建Python字节解释器的教程,它完整实现了运行Python字节的虚拟机...字节解释器的实现位于文件Python/ceval.c中。这里是Python 3.6.4版本的文件 ; 字节指令是由第1266行的switch语句开始处理。

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python 验证问题

jaist&r=https%3A%2F%2Fsourceforge.net%2Fprojects%2Ftesseract-ocr-alt%2Ffiles%2F&use_mirror=jaist 关于python...验证识别库,网上主要介绍的为pytesser及pytesseract,其实pytesser的安装有一点点麻烦,所以这里我不考虑,直接使用后一种库。...python验证识别库安装,Windows环境设置 要安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为...1、PIL 下载地址: PIL-1.1.7.win-amd64-py2.7.exe    64位系统  需放到python下面 PIL-1.1.7.win32-py2.7.exe 直接 或者直接使用pillow...pytesseract安装 直接使用 pip install pytesseract安装即可,或者使用easy_install pytesseract 识别率还挺高的,当然这也和验证码本身有关,因为这个验证设计的比较容易识别

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Python实现扫工具

Python实现扫工具 二维作为一种信息传递的工具,在当今社会发挥了重要作用。从手机用户登录到手机支付,生活的各个角落都能看到二维的存在。那你知道二维是怎么解析的吗?...这两个操作分别对应了两个模块,它们就是opencv和pyzbar,其中opencv是英特尔的计算机视觉处理模块,而pyzbar则是用于解析二维的模块。 二、环境 环境包括python环境和模块。...我的环境如下: 系统:Windows 10 pythonpython 3.7.9 opencv:opencv-python-4.4.0.44 pyzbar:pyzbar-0.1.8 模块安装很简单,我们直接用...pip安装,先安装opencv模块: pip install opencv-python 然后是pyzbar模块: pip install pyzbar 在未指定安装版本时,系统会自动安装最新版。...安装好模块后,我们就可以来实现扫工具了。 三、识别二维 有了pyzbar模块后,我们识别二维的工作就非常简单了,首先需要准备一张二维

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Python验证识别

原网址: https://www.cnblogs.com/qqandfqr/p/7866650.html 大致介绍   在python爬虫爬取某些网站的验证的时候可能会遇到验证识别的问题,现在的验证大多分为四类...:     1、计算验证    2、滑块验证     3、识图验证     4、语音验证   这篇博客主要写的就是识图验证,识别的是简单的验证,要想让识别率更高,识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库...用到的几个主要的python库: Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库) 灰度处理&二值化   灰度处理,就是把彩色的验证图片转为灰色的图片...这种只是能够识别简单验证,复杂的验证还要靠大家了   参考资料:     1、http://www.jianshu.com/p/41127bf90ca9   本来参考了挺多的资料,但是时间长了就找不到了...,如果有人发现了,可以告诉我,我再添加   使用方法:     1、将要识别的验证图片放入与脚本同级的img文件夹中,创建out_img文件夹     2、python3 filename     3

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Python识别验证

作者 | shenzhongqiang 来源 | Python与数据分析 很多网站登录都需要输入验证,如果要实现自动登录就不可避免的要识别验证。...本文以一个真实网站的验证为例,实现了基于一下KNN的验证识别。...准备工作 这里我们使用opencv做图像处理,所以需要安装下面两个库 pip3 install opencv-python pip3 install numpy 识别原理 我们采取一种有监督式学习的方法来识别验证...检测结果 下面是我们要识别的验证 ? 对于每一个要识别的验证,我们都需要对图片做降噪、二值化、分割的处理(代码和上面的一样,这里不再重复)。...我们测试了下识别的准确率,取100张验证图片(存在test目录下)进行识别,识别的准确率约为82%。看到有人说用神经网络识别验证,准确率可以达到90%以上,下次有机会可以尝试一下。

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Python实现验证识别

大致介绍  在python爬虫爬取某些网站的验证的时候可能会遇到验证识别的问题,现在的验证大多分为四类:     1、计算验证    2、滑块验证     3、识图验证     4、语音验证...  这篇博客主要写的就是识图验证,识别的是简单的验证,要想让识别率更高,识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。   ...用到的几个主要的python库: Pillow(python图像处理库)、OpenCV(高级图像处理库)、pytesseract(识别库) 灰度处理&二值化   灰度处理,就是把彩色的验证图片转为灰色的图片...,如果有人发现了,可以告诉我,我再添加   使用方法:    1、将要识别的验证图片放入与脚本同级的img文件夹中,创建out_img文件夹    2、python3 filename   3、二值化...实现验证识别的详细内容,更多关于Python验证识别的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章!

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简单入门python字节混淆

python中有一个反编译的字节到助记符的库,叫dis,这个库的功能就和Windows中静态分析二进制的工具很像,把二进制文件转成汇编代码。...在dis库的帮助文档(https://docs.python.org/2/library/dis.html)中有描述每个字节的用途,每个字节名字找不到的可以去python的库opcode 中看一下。...在python的字节中有一个分水岭,就是\x5a,在opcode模块中就是90,如果 opcode<90 表示无参数,反之则有参数。...有关于python的字节都是什么意思,可以参考dis库的帮助文档,由于篇幅过长,就不在这里贴出来了。...经过我长(san)久(tian)的研究,发现python字节混淆主要的成功和失败原因都在跳来跳去。

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