出版社: 人民邮电出版社; 第1版 (2015年5月1日) 外文书名: The Hacker's Guide to Python 平装: 202页 语种： 简体中文 开本: 16 ISBN: 9787115387134

《深入理解Python中文版高清版》是一本专为Python爱好者和开发者准备的深入学习书籍，旨在帮助读者全面、深入地掌握Python编程语言的核心概念和技术。这本书涵盖了Python的基础语法、高级特性、面向对象编程、异常处理、标准库以及实战应用等多个方面，是Python学习者进阶的宝贵资料。 在Python的世界里，简洁的语法和强大的功能使其成为众多程序员的首选。"人生苦短，我用Python"这句口号，恰如其分地体现了Python的高效性和易用性。Python的哲学是代码应易于阅读，易于编写，这也使得它在数据科学、Web开发、自动化脚本等领域有着广泛的应用。 书中会介绍Python的基本语法，包括变量、数据类型（如整型、浮点型、字符串、布尔型等）、流程控制（如条件语句、循环结构）、函数定义与调用，以及模块和包的使用。这些基础知识是任何Python程序员必须掌握的。 接下来，深入探讨Python的高级特性，如列表推导式、生成器、装饰器、上下文管理器等，这些都是提升代码效率和可读性的关键。同时，Python的异常处理机制也是重要一环，它使得程序能够优雅地处理错误和异常情况。 在面向对象编程方面，书中的内容将涵盖类与对象的概念、继承、多态以及抽象基类等，这些都是Python进行复杂系统设计的基础。通过实例，读者可以了解如何利用面向对象编程思想来组织和设计代码。 此外，书中还会详细介绍Python的标准库，包括内置模块和第三方模块的使用，如Numpy、Pandas和Matplotlib等，这些库在数据分析、科学计算和可视化方面起着至关重要的作用。对于想要从事数据科学领域的读者来说，这部分内容尤为重要。 实战应用部分将引导读者将所学知识应用于实际项目，例如Web开发（如Django或Flask框架）、网络编程、文件操作、进程与线程管理等。通过实际案例，读者可以提升解决实际问题的能力，增强自己的编程技能。 总而言之，《深入理解Python中文版高清版》是一本全面、实用的Python学习指南，无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中受益匪浅。书中的高清PDF版本将提供清晰的阅读体验，使你在学习Python的道路上更加得心应手。现在，只需下载这个压缩包，打开名为"深入理解Python中文版高清PDF.pdf"的文件，即可开始你的Python探索之旅。

python网络编程，适用于网络编程方向的同学，书中采用的是python3的代码。

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securecrt自动巡检一台网络设备的python脚本。将网络设备管理ip地址写入脚本的sessionsArray列表内。此脚本通过securecrt的会话日志保存，保存巡检结果。巡检的结果执行了sys和dis cu两个命令，如还有其他巡检将命令加入send就可以。 此脚本适用于网络设备、服务器等各种网络终端。 如需保存txt、excel，或者其他过滤、筛选、邮件告警等更多、更完善功能可以私信我。

通过整数编程进行多机器人路径规划（提交SoCG 2021） 这是塔夫茨大学一个实施项目，是我们对提交的一部分。 我们对其他算法的探索。 该项目在Yu和LaValle的“图上的最佳多机器人路径规划：完整算法和有效启发式算法” 实现了最小化跨机器人多运动计划算法。 根据SoCG挑战的要求，我们添加了其他约束来处理连续的网格运动。 正在安装 该项目依赖于Python 3.8，Gurobi 9.1和其他一些依赖项。 Gurobi可以一起并且需要许可证 。 其他依赖项可以通过pip install -r requirements.txt 。 跑步 求解器在小型实例（最大25x25）上效果最佳。 要为最小实例生成解决方案，请运行 python solve_instance.py --db cgshop_2021_instances_01.zip --name small_000_10x10_20_

【HZHY-AI300G智能盒试用连载体验】系列文章的代码，利用RK3588实现YOLOv8视频检测，并将车流检测结果上传华为IoTDA。 适合人群：有初步编程经验的程序员，人工智能技术爱好者。 能学到什么：①RK3588的NPU编程技术；②YOLOv8的图像检测技术；③MQTT客户端的实现；④华为IoTDA的接入技术。 编程语言：Python 注意事项：程序中MQTT的一些参数被用XXXX代替了，使用时请用真实的华为IoTDA接入参数代替。

在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的工具包，它提供了许多用于图像处理和分析的函数。本篇文章将详细讨论OpenCV 2.4.10版本中新增的`connectedComponentsWithStats`函数，以及与其相关的连通区域标记（Connected Component Labeling）和源码解析。 `connectedComponentsWithStats`函数是OpenCV中用于检测图像中的连通组件，并计算每个组件的一些统计信息。在图像处理中，连通组件是指在二值图像中，像素值相同的连续区域。例如，在一个物体分割问题中，我们可能希望将背景和前景物体分别标记为不同的类别。`connectedComponentsWithStats`就派上了用场，它不仅能找出所有连通组件，还能提供每个组件的尺寸、位置等信息。 我们需要理解连通区域标记的基本概念。这是一种图像分析技术，用于将图像中的每个连通部分赋予一个唯一的标识符（标签）。OpenCV中的`connectComponent`函数就是实现这一功能的基础版本，它返回的是各个连通组件的标签数组，但不提供组件的统计信息。 而`connectedComponentsWithStats`则更进一步，除了返回组件标签外，还计算每个组件的以下统计信息： 1. **面积**：连通组件内像素的数量。 2. **左上角坐标**：连通组件的最小边界框的左上角像素坐标。 3. **右下角坐标**：连通组件的最小边界框的右下角像素坐标。 4. **质心**：连通组件的重心，根据像素的位置和权重计算得出。 5. **宽度和高度**：连通组件边界框的尺寸。 这些统计信息对于后续的图像分析和处理任务非常有用，比如物体检测、计数、形状分析等。 在OpenCV 2.4.10版本的源码中，`connectedComponentsWithStats`的实现通常基于高效的算法，如基于深度优先搜索（DFS）或宽度优先搜索（BFS）的连通组件遍历。这些算法可以有效地遍历图像，同时收集必要的统计信息。源码阅读可以帮助我们理解算法的工作原理，这对于优化代码性能或实现自定义功能非常有帮助。 在实际应用中，`connectedComponentsWithStats`常被用于图像分割后的后处理步骤，比如在自动驾驶中识别行人或车辆，或者在医学成像中区分肿瘤和其他组织。通过分析连通组件的统计信息，我们可以判断组件的大小、形状和位置，从而做出更准确的决策。 OpenCV的`connectedComponentsWithStats`函数是进行图像分析和处理时不可或缺的一部分，它结合了连通区域标记和统计信息计算，极大地扩展了我们对图像数据的理解和应用。深入研究这个函数的源码和应用实例，对于提升我们的计算机视觉技能至关重要。

Python是一种强大的编程语言，尤其在数学建模领域中，它凭借其简洁的语法、丰富的库支持和高效的数据处理能力，成为许多科学家和工程师的首选工具。"Python数学建模算法与应用"是一门课程，旨在教授如何利用Python解决实际的数学问题，并进行模型构建和分析。课件和习题解答提供了学习者深入理解和实践这些概念的平台。 在Python数学建模中，主要涉及以下几个关键知识点： 1. **基础语法与数据类型**：Python的基础包括变量、条件语句、循环、函数等，以及各种数据类型如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等。理解这些是进一步学习的基础。 2. **Numpy库**：Numpy是Python科学计算的核心库，提供高效的多维数组对象和矩阵运算功能。在数学建模中，数组和矩阵操作是常见的，Numpy简化了这些操作。 3. **Pandas库**：Pandas用于数据清洗、整理和分析，它的DataFrame结构非常适合处理表格数据。在建模过程中，数据预处理至关重要，Pandas能帮助我们处理缺失值、异常值和转换数据格式。 4. **Matplotlib和Seaborn**：这两个库主要用于数据可视化，它们可以绘制出各种图表，帮助我们理解数据分布、趋势和关系，对于模型的理解和验证十分关键。 5. **Scipy库**：Scipy包含了许多科学计算的工具，如优化、插值、统计、线性代数和积分等。在数学建模中，这些工具用于解决复杂的计算问题。 6. **Scikit-learn库**：Scikit-learn是机器学习库，提供了各种监督和无监督学习算法，如回归、分类、聚类等，对于预测和分类问题的建模非常实用。 7. **数据分析与模型选择**：在数学建模中，我们需要根据问题选择合适的模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等，并通过交叉验证和网格搜索等方法优化模型参数。 8. **算法实现**：课程可能涵盖了各种数学模型的Python实现，如微分方程组的数值解法、最优化问题的求解算法（梯度下降、牛顿法等）。 9. **习题解答**：课后的习题解答部分将帮助学生巩固所学，通过实际操作来提升理解和应用能力。 10. **课件**：课件可能包含讲解、示例代码和案例分析，帮助学生系统地学习Python数学建模的全过程。 在"Python数学建模算法与应用"的课程中，学生不仅会学习到Python的基本语法和高级特性，还会接触到实际的数学建模问题，如预测、分类、最优化等问题的解决方案。通过kwan1117这个文件，学生可以查看课件内容，解答习题，进一步提升自己的技能。在实践中不断探索和掌握Python在数学建模中的应用，将有助于培养出解决实际问题的能力。

这段代码主要用于从网站 “https://yesmzt.com” 上抓取并下载图片。它使用了以下技术： 请求库（Requests）：用于发送 HTTP 请求到网站并获取响应。 XPath 和 lxml 库：用于解析 HTML 文档并提取所需的数据。 AES 加密和解密：用于处理网站上的加密数据。这部分代码使用了 Crypto.Cipher 库中的 AES 模块和 Crypto.Util.Padding 库中的 unpad 函数。 哈希函数（Hashing）：用于生成特定的密钥，这部分代码使用了 hashlib 库中的 md5 函数。 Base64 编码和解码：用于处理二进制数据，这部分代码使用了 base64 库。 代码的主要流程如下： 首先，它会获取特定页面上的所有图片 ID（get_id_list 函数）。 然后，对于每个 ID，它会发送一个请求到服务器以获取加密的图片 URL 数据（get_img_url_list 函数）。 这些加密数据会被解密（decrypt 函数），得到实际的图片 URL 列表。 最后，代码会下载每个 URL 对应的图片并保存到本地