混合偏油性皮膚用什么護膚品(偏油性的混合性皮膚用什么護膚品)
2023-08-26
更新時間:2023-08-26 09:08:03作者:未知
目的:編寫一個Python腳本,可以檢測圖像中的人臉,并將所有的人臉保存在一個文件夾中。
提示:可以使用haar級聯(lián)分類器對人臉進行檢測。它返回的人臉坐標(biāo)信息,可以保存在一個文件中。
安裝:OpenCV。
import cv2
# Load the cascade
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(‘haarcascade_frontalface_default.xml’)
# Read the input image
img = cv2.imread(‘images/img0.jpg’)
# Convert into grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Detect faces
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 4)
# Draw rectangle around the faces
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
crop_face = img[y:y + h, x:x + w]
cv2.imwrite(str(w) + str(h) + ‘_faces.jpg’, crop_face)
# Display the output
cv2.imshow(‘img’, img)
cv2.imshow(“imgcropped”,crop_face)
cv2.waitKey()
目的:創(chuàng)建一個提醒應(yīng)用程序,在特定的時間提醒你做一些事情(桌面通知)。
提示:Time模塊可以用來跟蹤提醒時間,toastnotifier庫可以用來顯示桌面通知。
安裝:win10toast
from win10toast
import ToastNotifier
import time toaster = ToastNotifier()
try: print(“Title of reminder”)
header = input()
print(“Message of reminder”)
text = input() print(“In how many minutes?”)
time_min = input() time_min=float(time_min)
except:
header = input(“Title of reminder\n”)
text = input(“Message of remindar\n”)
time_min=float(input(“In how many minutes?\n”))
time_min = time_min * 60 print(“Setting up reminder..”)
time.sleep(2) print(“all set!”)
time.sleep(time_min) toaster.show_toast(f”{header}”, f”{text}”, duration=10, threaded=True) while toaster.notification_active(): time.sleep(0.005)
更多項目源碼,請繼續(xù)關(guān)注小編,如果大家在學(xué)習(xí)中遇到困難,想找一個python學(xué)習(xí)交流環(huán)境,可以加入我們的python裙,關(guān)注小編,并私信“01”即可進裙,領(lǐng)取python學(xué)習(xí)資料,會節(jié)約很多時間,減少很多遇到的難題。
目的:創(chuàng)建一個腳本,可以根據(jù)查詢條件從谷歌搜索獲取數(shù)據(jù)。
from bs4
import BeautifulSoup
import requests
headers = {‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3’} def google(query):
query = query.replace(” “,”+”)
try:
url = f’https://www.google.com/search?q={query}&oq={query}&aqs=chrome..69i57j46j69i59j35i39j0j46j0l2.4948j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8′
res = requests.get(url,headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text,’html.parser’)
except:
print(“Make sure you have a internet connection”)
try:
try:
ans = soup.select(‘.RqBzHd’)[0].getText().strip() except: try: title=soup.select(‘.AZCkJd’)[0].getText().strip()
try:
ans=soup.select(‘.e24Kjd’)[0].getText().strip()
except: ans=”” ans=f'{title}\n{ans}’ except:
try:
ans=soup.select(‘.hgKElc’)[0].getText().strip()
except:
ans=soup.select(‘.kno-rdesc span’)[0].getText().strip()
except:
ans = “can’t find on google”
return ans result = google(str(input(“Query\n”))) print(result)
目的:編寫一個Python腳本,將用戶按下的所有鍵保存在一個文本文件中。
提示:pynput是Python中的一個庫,用于控制鍵盤和鼠標(biāo)的移動,它也可以用于制作鍵盤記錄器。簡單地讀取用戶按下的鍵,并在一定數(shù)量的鍵后將它們保存在一個文本文件中。
from pynput.keyboard import Key, Controller,Listener
import time
keyboard = Controller()
keys=[]
def on_press(key):
global keys
#keys.append(str(key).replace(“‘”,””))
string = str(key).replace(“‘”,””)
keys.append(string)
main_string = “”.join(keys)
print(main_string)
if len(main_string)>15:
with open(‘keys.txt’, ‘a(chǎn)’) as f:
f.write(main_string)
keys= []
def on_release(key):
if key == Key.esc:
return False
with listener(on_press=on_press,on_release=on_release) as listener: listener.join()
目的:編寫一個Python腳本,使用API縮短給定的URL。
from __future__ import with_statement
import contextlib
try:
from urllib.parse import urlencode
except ImportError:
from urllib import urlencode
try:
from urllib.request import urlopen
except ImportError:
from urllib2 import urlope
import sys
def make_tiny(url):
request_url = (‘http://tinyurl.com/api-create.php?’ +
urlencode({‘url’:url}))
with contextlib.closing(urlopen(request_url)) as response:
return response.read().decode(‘utf-8’)
def main(): for tinyurl in map(make_tiny, sys.argv[1:]):
print(tinyurl) if __name__ == ‘__main__’: main()
—————————–OUTPUT————————
python url_shortener.py https://www.wikipedia.org/
https://tinyurl.com/buf3qt3
最后多說一句,小編是一名python開發(fā)工程師,這里有我自己整理了一套最新的python系統(tǒng)學(xué)習(xí)教程,包括從基礎(chǔ)的python腳本到web開發(fā)、爬蟲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)等。