5款实用的python 工具推荐

最近,某水果手机厂在万众期待中开了一场没有发布万众期待的手机产品的发布会,发布了除手机外的其他一些产品,也包括最新的水果14系统.几天后,更新了系统的吃瓜群众经过把玩突然发现新系统里一个超有意思的功能--翻译,比如这种: 奇怪的翻译知识增加了! 相比常见的翻译工具,同声翻译工具更具有实用价值,想想不精通其他语言就能和歪果朋友无障碍交流的场景,真是一件美事,不如自己动手实现个工具备用!一个同声翻译工具,逻辑大概可以是先识别,而后翻译,翻译能否成功,识别的准确率是个关键因素.为了降低难度,我决定分两

毋庸置疑,Python越来越被认可为程序员新时代的风口语言,Python的应用能力是成为一代码农大神的必要项. 首先告诉你的是,零基础学习开始系统学习Python肯定难,Python的专业程度本身就不简单,学习这事本来就是一件非常煎熬的事情,人都不愿意学习,可是没办法,为了生存掌握一个技能,你必须学,如果你认真的对待,你就找不到高薪水的工作,所以首先学习Python意志,坚持非常重要,很多人放弃的原因根本就是缺乏这些素质. 零基础学习Python必须明确的几点: 1.明确你将来是做什么工作的,需

环境 pip install gooey pip install MyQR 源代码 from gooey import GooeyParser,Gooey from MyQR import myqr @Gooey(encoding='utf-8',program_name='二维码生成器',program_description='生成动态.彩色.黑白二维码',language='chinese') def main(): parser = GooeyParser(description="生成

大数据预测是大数据最核心的应用,是它将传统意义的预测拓展到"现测".大数据预测的优势体现在,它把一个非常困难的预测问题,转化为一个相对简单的描述问题,而这是传统小数据集根本无法企及的.从预测的角度看,大数据预测所得出的结果不仅仅是用于处理现实业务的简单.客观的结论,更是能用于帮助企业经营的决策. 在过去,人们的决策主要是依赖 20% 的结构化数据,而大数据预测则可以利用另外 80% 的非结构化数据来做决策.大数据预测具有更多的数据维度,更快的数据频度和更广的数据宽度.与小数据时代相比,

PDF(Portable Document Format),中文名称便携文档格式是我们经常会接触到的一种文件格式,文献.文档...很多都是PDF格式.它以格式稳定的优势,使得我们在打印.分享.传输过程中能够最优的保持原有色彩和格式. PDF是以PostScript语言图像模型为基础的一种文档格式,它在格式的稳定性方面虽然具有很大优势.但是,在可编辑性方面却为使用者引入了另外一个困扰. 例如,在文档的分割.合并.剪切.转换.编辑等方面PDF就有些捉襟见肘了. Adobe Reader.福昕阅读器.

ETL的考虑   做 数据仓库系统,ETL是关键的一环.说大了,ETL是数据整合解决方案,说小了,就是倒数据的工具.回忆一下工作这么些年来,处理数据迁移.转换的工作倒 还真的不少.但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量,使用access.DTS或是自己编个小程序搞定.可是在数据仓库系统中,ETL上升到了一 定的理论高度,和原来小打小闹的工具使用不同了.究竟什么不同,从名字上就可以看到,人家已经将倒数据的过程分成3个步骤,E.T.L分别代表抽取.转换 和装载. 其 实ETL过程就是数据流动的

Python是一种开源的编程语言,可用于Web编程.数据科学.人工智能以及许多科学应用.学习Python可以让程序员专注于解决问题,而不是语法.由于Python相对较小,且拥有各式各样的工具,因此比Java和C++等语言更具优势,同时丰富的库赋予了Python完成各种伟大任务所需的能力. 下面是程序员和学生最常使用的一些Python工具: IDLE 在安装Python时,默认也会安装IDLE.这是最优秀的Python工具之一.它可以降低Python入门的门槛.它的主要功能包括Python She

前言 今天我看了一下自己的文件夹,发现了自己写了许多似乎很无聊的代码.于是乎,一个想法油然而生:"生活已经很无聊了,不如再无聊一点叭". 说干就干,那就开一个专题,我们称之为kimol君的无聊小发明. 妙-啊~~~ 今天要做的东西,就是用python写一个截屏工具.想必大家平时截屏的时候很多都是用的微信的ALT+A或者是WINDOWS自带的截屏软件.作为技术宅的我,怎么总是用别人的东西呢? 看我的,上图: 效果还阔以,好歹这个小猫咪截出来也是有模有样的~ 一.技术实现 1. 相关库 在

Python Tutor Python Tutor 是由 Philip Guo 开发的一个免费教育工具,可帮助学生攻克编程学习中的基础障碍,理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程.通过这个工具,教师或学生可以直接在 Web 浏览器中编写 Python 代码,并逐步可视化地运行程序.如果你不知道代码在内存中是如何运行的,不妨把它拷贝到Tutor里可视化执行一遍,加深理解. 地址:http://www.pythontutor.com/ IPython IPython 是一个 for Human

Wandbox 支持多种编程语言 * 多个编译器版本在线编译运行的网站. 可以在这里做方便.快速地一些小实验.尝试一些编程语言的新特性,比如 C++20. 链接:https://wandbox.org/ Quick C++ Benchmark 可以快速对一些 C++ 代码片段进行 benchmark 并可视化显示出来. 支持多个版本的 clang 和 gcc. 背后用的应该是 google benchmark这个开源库,你也可以在自己的机器上安装这个库. 链接:https://quick-ben

1.Lux Lux 是一个 Python 库,它可以自动化的进行数据探索,让你能更轻松的玩转数据科学.Lux 旨在与 Pandas 紧密集成,可以按原样使用,而无需修改现有的Pandas代码.要启用Lux,只需将 import lux 与 Pandas import 语句一起添加即可. import lux import pandas as pd 官方链接 https://lux-api.readthedocs.io/en/latest/source/getting_started/instal

虽然Python语言可谓目前最为灵活的开发语言之一,但是开发人员往往会滥用其灵活性,甚至会违反相关的标准.因此,Python代码也经常会出现如下常见质量问题: 导入了一些未曾用到的模块 函数在各种调用中缺少参数 缺少适当的格式缩进 在圆括号.方括号或大括号的前后缺少恰当的空格 显然,上述问题不但会影响代码的可读性,而且会使得代码的审查工作变得更为复杂.为此,我们需要通过诸如PyLint或Flake8 之类的静态分析工具来解决此问题,并减少各种可能出现的误报现象. 与此同时,随着软件开发团队规模的

一. 背景 公司又要做一个新项目,是一个合作型项目,我们公司出web展示服务,合作伙伴线下提供展示数据. 而且本次项目是数据统计展示为主要功能,并没有研发对应的数据接入接口,所有展示数据源均来自数据库查询, 所以验证数据没有别的入口,只能通过在数据库写入数据来进行验证. 二. 工具 Python+mysql 三.前期准备 前置:当然是要先准备好测试方案和测试用例,在准备好这些后才能目标明确将要开发自动化小工具都要有哪些功能,避免走弯路 3.1 跟开发沟通 1)确认数据库连接方式,库名 : 2)测

一.交换变量 x = 6 y = 5 x, y = y, x print x >>> 5 print y >>> 6 二.if 语句在行内 print "Hello" if True else "World" >>> Hello 三.连接 下面的最后一种方式在绑定两个不同类型的对象时显得很cool. nfc = ["Packers", "49ers"] afc = [&qu