今天我要和大家分享一个非常酷的 Python 工具，它叫做 Audio Slicer。这个小工具的主要功能是利用沉默检测技术来切割音频文件。在最新的 2.0 版本中，它的速度有了显著的提升（比之前的版本快了 400 倍！），并且切割逻辑也得到了改进，错误率大大降低。如果你对 1.0 版本感兴趣，可以在 GitHub 上找到旧版本的代码库。此外，还有一个带有图形用户界面的版本，让操作更加方便。
这篇文章主要是给小伙伴或者童鞋们介绍和分享 python几种骚操：读取配置文件、获取根目录的相对路径、获取系统时间和格式化时间显示、字符串切割等等操作。为后边的自动化框架打下一个结实的基础。
If you change nothing, nothing will change
最近的任务经常涉及到日志的记录，特意去又学了一遍logging的记录方法。跟java一样，python的日志记录也是比较繁琐的一件事，在写一条记录之前，要写好多东西。典型的日志记录的步骤是这样的： 创建logger 创建handler 定义formatter 给handler添加formatter 给logger添加handler 写成代码差不多就是酱婶的（这个是照别的网页抄的，参考附注）： 1 import logging 2 3 # 1、创建一个logger 4 logger = logg
从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！，当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了，毕竟握着我这样的小白接触代码还是少。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱（只兼容python3） 1.4
从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！，当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱（只兼容python3） 1.4 负数索引 1.5 切割列表 1.
上一篇文章小编给大家讲解了需求分析和实现思路，Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路)，这篇文章继续沿着上一篇文章的内容，给大家讲解下数据采集/预处理/字符图切割内容。
设置源文件编码 在默认情况下，Python3源码文件是以UTF-8编码进行保存的，所有的字符串都是unicode编码格式。 一般情况下，我们在源码文件第一行使用如下语法进行编码声明: # -*- co
对于Linux系统安全来说，日志文件是极其重要的工具。不知为何，我发现很多运维同学的服务器上都运行着一些诸如每天切分Nginx日志之类的CRON脚本，大家似乎遗忘了Logrotate，争相发明自己的轮子，这真是让人沮丧啊！就好比明明身边躺着现成的性感美女，大家却忙着自娱自乐，罪过！logrotate程序是一个日志文件管理工具。用于分割日志文件，删除旧的日志文件，并创建新的日志文件，起到“转储”作用。可以节省磁盘空间。下面就对logrotate日志轮转操作做一梳理记录： 1）配置文件介绍 Linux系统默认安
LaserMaker官网提供了大量免费开源的激光切割设计CAD图纸，可以免费下载，下载后根据需求简单修改就可以打样了。
前段时间办公室出现一奇葩需求，要把一段授课视频转换为文字，为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作，总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ，为啥不用Python呢～～说干就干，经过一番分析和搜索，还真被我搞定了，下面跟大家分享一下。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 链接：https://urlify.cn/F3Uzmi 对于 Linux 系统安全来说，日志文件是极其重要的工具。不知为何，我发现很多运维同学的服务器上都运行着一些诸如每天切分 Nginx日志之类的 CRON 脚本，大家似乎遗忘了 Logrotate，争相发明自己的轮子，这真是让人沮丧啊！就好比明明身边躺着现成的性感美女，大家却忙着自娱自乐，罪过！ logrotate 程序是一个日志文件管理工具。用于分割日志文件，删除旧
在人工智能领域，大模型有时会产生一个被称为“幻觉问题”的现象。在对话过程中，大模型可能会答非所问，生成与用户输入不符、与先前生成的内容矛盾或与已知世界知识不符的内容。这就是所谓的“幻觉问题”。
Python中有split()和os.path.split()两个函数，具体作用如下： split()：拆分字符串。通过指定分隔符对字符串进行切片，并返回分割后的字符串列表（list） os.path.split()：按照路径将文件名和路径分割开
在实际工作中，有些场景下，因为产品既有功能限制，不支持特大文件的直接处理，需要把大文件进行切割处理。
概述 本文基于Python3分享urllib模块的源码分享，所以不要拿这python2来问我为什么找不到对应的源码。 在python3中urllib由以下几个模块构成： parse request response robotparser error 下面对这个几个模块进行一一分享。 parse模块 parse模块定义了统一的接口并实现了URL解析和引用功能。 简单的理解：parse模块可以把url进行拆分或组合，下面我们看下示例： #-*- coding:utf-8 -*- __author__ = "
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。 二、涉及到的技术 本方案涉及以下技术点： geopandas：已经在上一篇文章中简单介绍。 numpy：这是一个开源的数据分析处理库，非常高效、简洁。 rasterio：这是一个开源的影像处理
nginx日志对于分析网站有极大的意义，如果我们有多个网站，这些网站又分布在不同的服务器，如何高效地分析这些nginx日志？这里有两个问题：
可能因为说错一句话就得重来，又或者因为思考而暂停时间太久又得重来，以至于弄了两个小时才做好五分钟的视频
nginx的日志默认是不会自动切割的，所以日志体积会越来越大，因此有必要对日志进行切割
这篇研究日记是在研究出现状况时的一份记录，分享出来，方便自己记忆查阅，也方便有类似想法的朋友 避坑。
Hello~各位小伙伴们大家好。现在大家是越来越离不开手机，离不开微信了。每天打开手机的第一或者第二件事就是赶紧打开朋友圈看看有什么好玩的东西。偶尔忍不住了自己也发两条……好了，今天教大家用Python发一个不一样的朋友圈。
一.起因 设计师小姐姐要求快速切分序列图 二.直接上可视化代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/11/18 12:51 # @Author : ywy # @Platform: from tkinter.filedialog import * import windnd from tkinter.messagebox import showerror,showinfo from PIL import Image d
在日常的生活中，大家偶尔会看到朋友圈发的照片由一张被切成九张的效果，有时由一张照片被切成九张照片所带来的视觉盛宴是不一样的！
Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字，让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句，也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
最近在做爬虫的时候发现手动输入验证码算是比较烦了，就网上搜了一下，结果发现真的有现成的，作者：老板丶鱼丸粗面，写的很完整，看一下。所有源码点击阅读原文。
python实现word转成自定义格式的excel文档（解决思路和代码）支持按照文件夹去批量处理，也可以单独一个文件进行处理，并且可以自定义标识符。
1.安装第三方库（matplotlib，jieba，wordcloud，numpy）
项目简介：本实验通过一个简单的例子来实现破解验证码，非常适合Python新手练手。从中我们可以学习到 Python 基本知识，PIL 模块的使用，破解验证码的原理。 本项目完整教程及在线练习地址：Python 破解验证码 （Python学习路径中的基础练手项目） 一、实验说明 本实验将通过一个简单的例子来讲解破解验证码的原理，将学习和实践以下知识点： Python基本知识 PIL模块的使用 二、实验内容 安装 pillow（PIL）库： $ sudo apt-get update $ sudo apt-g
作者： xiaochao 原文：http://www.bugcode.cn/break_captcha.html 概述 很多开发者都讨厌网站的验证码，特别是写网络爬虫的程序员，而网站之所以设置验证码，是为了防止机器人访问网站，造成不必要的损失。现在好了，随着机器学习技术的发展，机器识别验证码的问题比较好解决了。 样本采集工具 这里我们采用wordpress的Really Simple CAPTCHA生成验证码的插件，之所以选择这个插件，一个是它的安装量很大，二个是因为它是开源的，我们可以利用它批量的生成验证
还有微博九宫格图 https://weibo.com/2717930601/JjpKtlUZ9 ：
前面寻找smoke的故事中，我用来最终解决胖子老板的smoke次数寻找问题。 因为findall找出来返回的是一个list，那么只要用len()方法就可以知道次数了。
神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是C，C++，JAVA或Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。
为了让更多的人能够从本质上理解编译器和解释器的区别，我杜撰了一个小故事 来福与旺财的养牛场 来福和旺财有一个养 牛场。本来养牛不是一件太难的事情，但是偏偏他俩养的牛都有特别的怪癖。奶牛阿圆只吃切成圆形的牧草，而奶牛阿方和阿三（印度来的？）分别只吃切成正方形 和三角形的牧草。如果来福和旺财拿不和奶牛性格的草去喂食，阿X们不但不产奶而且还会鄙视来福和旺财。 于是来福和旺财分别有了自己的主意 来福的方案： 来福发明了三套大型碾碎机：圆圆碾碎机，方方碾碎机和三三碾碎机。每天收割了牧草，就分别放到这三套机器里碾碎给三头奶牛吃。但是一旦被碾碎了，这堆草就只能给某一头牛吃了。很明显阿方是不会吃给阿圆准备的草的。而且来福每天都要操作这三台机器，觉得比较麻烦。
🙊今天我们来学习python的正则表达式的部分，先说下为什么要学习这一部分呢，当然是因为正则表达式处理文本类型的数据实在是太方便了。为以后进入nlp领域打打基础！ 先给大家推荐一个网站: 用于正则表达式验证. 大致就长这个样子。 📷 这里写目录标题 1.基础知识 2.贪婪模式和非贪婪模式 3.反斜杠的用途 4.中括号的用法 5.匹配启始和结束位置 6.括号的用法—组选择 7.正则表达式切割字符 总结 1.基础知识 普通字符：普通字符的含义就是字节匹配他们。 特殊字符：它们出现在正则表
神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是C，C++，JAVA或Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。 这篇分享就讨论了神经网络的基本功能以及构造神经网络的方法，这样就可以在编码时应用它们了。根据一个简化的统计，人脑由百亿条神经组成 ，每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式，神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量
在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类：
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
记得那时我刚从健身房出来，当我在公交车站台等车的时候，无聊刷起了朋友圈，看到朋友圈里有好友在发九宫格的动态，就觉得好洋气呀，于是我就萌生了一个罪恶的想法，能不能借助Python帮我自动处理一下图片呢，毕竟我手残，搞不了这么精细的活，对吧，于是就诞生了这篇分享文章；
以上就是python分割拼接函数的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
从我开始学习python的时候，我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候，我就很惊讶：原来还能这么做！当时我会努力的自己尝试一下这段代码，直到我懂了它的整体思路以后，我就把这段代码加到我的集合里。这篇博客其实就是这个集合整理后一部分的公开亮相。如果你已经是个python大牛，那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了，但我想你应该也能发现一些你不知道的新技巧。而如果你之前是一个c,c++,java的程序员，同时在学习python，或者干脆就是一个刚刚学习编程的新手，那么你应该会看到很多特别有用能让你感到惊奇的实用技巧，就像我当初一样。
小明有一些矩形的材料，他要从这些矩形材料中切割出一些正方形。当他面对一块矩形材料时，他总是从中间切割一刀，切出一块最大的正方形，剩下一块矩形，然后再切割剩下的矩形材料，直到全部切为正方形为止。例如，对于一块两边分别为5和3的材料(记为5×3)，小明会依次切出3×3、2×2、1×1、1×1 共 4 个正方形。现在小明有一块矩形的材料，两边长分别是2019 和 324。请问小明最终会切出多少个正方形？
从本文开始准备介绍Python中的常见数据结构：字符串、列表、集合、字典。其中字符串、列表、字典应用非常频繁，需要重点掌握，本文介绍的是字符串及相关操作和方法。最后的字符串3种格式化方法将在下篇文章详细讲解。
两者用法相同，不同的是 range 返回的结果是一个列表，而 xrange 的结果是一个生成器，前者是 直接开辟一块内存空间来保存列表，后者是边循环边使用，只有使用时才会开辟内存空间，所以相对来说，xrange比range性能优化很多，因为他不需要一下子开辟一块很大的内存，特别是数据量比较大的时候。
（1）图像验证码：这是最简单的一种，也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
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