• Python图片处理教程:Pillow库使用详解
    Python图片处理教程:Pillow库使用详解
    如何用Python处理图片?使用Pillow库可轻松实现。首先安装Pillow:通过pipinstallpillow命令安装并导入Image模块。接着进行基础操作:用Image.open()打开图片,img.show()显示图片,img.save()保存为其他格式。然后进行常见图像处理:resize()调整大小,crop()裁剪区域,rotate()旋转图片,并可通过参数保持比例或扩展画面。最后批量处理图片:遍历文件夹中的图片统一调整尺寸并保存为指定格式,适用于准备数据集或网页素材。
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  • 身份证验证正则表达式合集
    身份证验证正则表达式合集
    身份证验证正则表达式应包含18位结构,前6位地址码,中间8位出生日期,后3位顺序码及最后1位校验码,其中校验码可为数字或X;常用正则表达式为^\d{17}[\dXx]$,若需兼容15位可使用^(\\d{15}$|^\d{17}[\dXx])$;实际应用时应注意输入处理前后空格、字母统一大小写、长度限制、单独验证出生日期有效性,并结合代码实现更严格的逻辑判断。
    文章 · python教程   |  4星期前  |   492浏览 收藏
  • PythonGUI自动化教程:PyAutoGUI使用技巧
    PythonGUI自动化教程:PyAutoGUI使用技巧
    使用PyAutoGUI进行GUI自动化需先安装库并掌握基本操作。1.安装PyAutoGUI通过pipinstallpyautogui;2.控制鼠标可用moveTo和click等方法,注意坐标适配问题;3.模拟键盘输入用write和press方法,组合键用hotkey;4.实战中设置PAUSE和FAILSAFE提升稳定性,并结合locateOnScreen实现精准定位。掌握这些要点可高效完成自动化任务。
    文章 · python教程   |  3星期前  |   492浏览 收藏
  • Python时间序列:pandas日期操作详解
    Python时间序列:pandas日期操作详解
    在Python中处理时间序列数据,Pandas是首选工具,其核心在于将日期字符串转换为datetime对象并利用DatetimeIndex功能。1.使用pd.to_datetime()可智能解析多种日期格式,并通过errors='coerce'处理无效日期;2.通过.dt访问器可提取年、月、日、星期几等日期组件,从而实现高效的时间序列分析。
    文章 · python教程   |  3星期前  |   时间序列 DateTime Pandas pd.to_datetime .dt访问器 492浏览 收藏
  • Python源码对比与演进学习全攻略
    Python源码对比与演进学习全攻略
    对比Python源码版本能深入理解语言演进、机制与设计哲学,价值在于提升理解深度、调试能力、性能优化能力和参与开源动力;2.推荐用Git克隆CPython仓库并用gitdiff或可视化工具对比,聚焦版本如2.7→3.0(重大变革)、3.4→3.5(async/await引入)、3.8+(性能优化);3.常见设计模式包括渐进式优化、抽象接口统一,核心挑战是兼容性、性能与可维护性平衡、内存管理及GIL并发模型的持续演进。
    文章 · python教程   |  1星期前  |   性能优化 设计模式 演进历程 版本对比 Python源码 492浏览 收藏
  • Pandas多层索引设置方法详解
    Pandas多层索引设置方法详解
    Pandas中实现多层索引的核心方法包括:1.使用set_index()将现有列转换为多层索引,适用于已有分类列的情况;2.使用pd.MultiIndex.from_product()生成所有层级组合,适合构建结构规整的新索引;3.使用pd.MultiIndex.from_tuples()基于元组列表创建索引。多层索引的价值在于组织具有天然层级关系的数据,提升查询和聚合效率,常见于金融、实验、时间序列和地理数据。选择数据时,可用loc配合元组、xs()进行跨层级筛选,或用unstack()/stack()
    文章 · python教程   |  6天前  |   Pandas 多层索引 set_index loc 索引排序 492浏览 收藏
  • 工业机械臂振动异常检测方法
    工业机械臂振动异常检测方法
    检测工业机械臂异常振动的步骤为:1.选择合适的传感器,如加速度计,根据应用场景选择MEMS或压电式传感器;2.合理安装传感器于机械臂关键部位;3.使用满足采样率和分辨率要求的DAQ系统采集数据;4.通过滤波和滑动平均等方法预处理数据;5.提取时域、频域以及时频域特征;6.应用统计方法或机器学习算法(如IsolationForest、One-ClassSVM)进行异常检测;7.设定合理阈值并集成到实时监测系统中实现报警功能。
    文章 · python教程   |  5天前  |   传感器 特征提取 异常检测算法 工业机械臂 异常振动检测 492浏览 收藏
  • OpenCV无法导出MP4?常见解决方法大全
    OpenCV无法导出MP4?常见解决方法大全
    本文深入探讨了PythonOpenCV在写入MP4视频时可能遇到的0KB文件或写入失败问题。核心原因通常与视频编码器(FourCC)选择不当或FFmpeg库的缺失/配置错误有关。教程提供了详细的解决方案,包括验证FFmpeg安装和系统路径配置,以及尝试不同的FourCC编码器,确保视频文件能正确生成。
    文章 · python教程   |  5天前  |   492浏览 收藏
  • Python分析设备振动频谱方法详解
    Python分析设备振动频谱方法详解
    Python结合振动频谱分析能有效识别制造业设备早期故障信号,原因在于其强大的数据处理和科学计算能力。1.通过传感器采集时域振动数据;2.利用Python的SciPy、NumPy进行去噪、滤波、窗函数等预处理;3.通过FFT将信号转换到频域,识别异常频率成分;4.借助Matplotlib等库可视化频谱变化;5.构建统计或机器学习模型实现自动预警,从而在故障恶化前发现潜在问题。
    文章 · python教程   |  3天前  |   Python 机器学习 数据处理 故障预警 振动频谱分析 492浏览 收藏
  • PyCharm远程调试Linux服务器Python项目攻略
    PyCharm远程调试Linux服务器Python项目攻略
    PyCharm支持通过SSH连接到Linux服务器进行远程Python开发和调试。1)配置SSH连接,2)选择远程Python解释器,3)创建远程Python项目,这样可以在本地编写代码并在服务器上运行和调试,提升开发效率。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   491浏览 收藏
  • python中int代表整数类型
    python中int代表整数类型
    在Python中,int代表整数类型,可以表示任意大的整数。1)int类型没有上限或下限,适用于大数据和科学计算。2)整数运算直观且高效,需注意地板除法。3)整数运算可能导致内存溢出,整数是不可变的,频繁运算时建议使用numpy库优化性能。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   491浏览 收藏
  • Python锁对象Lock的正确使用姿势
    Python锁对象Lock的正确使用姿势
    在Python中使用Lock对象可以确保线程安全。1)通过获取锁来确保每次只有一个线程可以执行特定代码块。2)注意死锁风险,始终以相同顺序获取锁或使用threading.RLock。3)减少锁的粒度以优化性能。4)使用acquire(timeout)方法设置锁的超时时间。5)最小化锁的范围,使用with语句自动管理锁,避免忙等待。
    文章 · python教程   |  2个月前  |   491浏览 收藏
  • Pycharm怎么切换语言?手把手教你设置软件界面语言
    Pycharm怎么切换语言?手把手教你设置软件界面语言
    PyCharm支持多种语言界面,可以通过设置菜单进行切换。具体步骤如下:1.点击右上角齿轮图标,选择“Settings”或使用快捷键。2.进入“Appearance&Behavior”下的“SystemSettings”,选择“Language”选项。3.选择desired语言,点击“Apply”并重启PyCharm。某些插件可能需要单独更新语言包,用户可根据需求选择熟悉的语言或英文界面以平衡效率和学习,启动参数可用于灵活管理语言设置。
    文章 · python教程   |  1个月前  |   491浏览 收藏
  • Python闭包原理与函数式用法
    Python闭包原理与函数式用法
    闭包是一种能够记住并访问其创建时作用域变量的函数,即使该作用域已执行完毕。1.闭包通过在函数内部定义函数并引用外部变量形成;2.它可用于数据封装、延迟计算、回调函数和函数工厂等场景;3.装饰器是闭包的典型应用,通过包装函数扩展功能;4.使用闭包时需注意内存泄漏和变量作用域混乱问题,并可通过减少引用变量和使用nonlocal关键字避免。
    文章 · python教程   |  1个月前  |   闭包 函数式编程 491浏览 收藏
  • 正向预查与负向预查区别解析
    正向预查与负向预查区别解析
    正向预查和负向预查的区别在于匹配条件是否成立;正向预查用(?=...)表示后面必须满足条件,如匹配后跟数字的字母[a-zA-Z](?=\d),负向预查用(?!...)表示后面不能满足条件,如匹配不跟数字的字母[a-zA-Z](?!\d);两者都不捕获内容,仅作判断;实际应用中可用于密码验证、排除关键词等场景,例如检查密码含数字和小写字母:^(?=.\d)(?=.[a-z]).{7,}$。
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