ActivePython-2.7.14.2717-win64-x64-404905.exe 已集成很多模块库!
2024-08-30 10:47:09 212.72MB python
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2024-08-29 17:06:02 163KB python
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2024-08-29 14:08:47 15.46MB python
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Python爬虫通常涉及几个关键步骤:选择目标网站、分析网页结构、发送HTTP请求、解析响应内容、存储数据等。以下是一个简单的示例,使用了requests库来发送HTTP请求以及BeautifulSoup库来解析HTML页面
2024-08-29 13:55:27 977B python 爬虫
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在本项目中,我们主要探讨的是一个基于Python的酒店管理系统,该系统采用了现代Web开发框架FastAPI以及关系型数据库MySQL,并且利用了Tortoise-ORM进行数据操作。以下是关于这些关键技术点的详细说明。 Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。在Web开发领域,Python提供了众多框架供开发者选择,如Django、Flask和本项目中的FastAPI。FastAPI是一个高性能的Web框架,设计时考虑了API的效率和易用性。它基于Python 3.6+的类型注解,提供了自动化的API文档(通过OpenAPI和Swagger UI)以及出色的性能,是构建RESTful API的理想选择。 接下来,MySQL是全球最受欢迎的关系型数据库管理系统之一,以其稳定性、可扩展性和丰富的功能而受到青睐。在酒店管理系统中,MySQL将用于存储客房信息、客户预订、订单等关键数据。由于Python与MySQL的良好兼容性,我们可以轻松地通过Python代码与数据库进行交互。 为了简化数据库操作,项目采用了Tortoise-ORM。Tortoise-ORM是一个轻量级、异步的Python ORM(对象关系映射),它可以将Python类映射到数据库表,使开发者能够以面向对象的方式来处理SQL操作。使用Tortoise-ORM,开发者可以避免直接编写SQL语句,提高开发效率,同时保持代码的可读性和可维护性。通过定义模型类,Tortoise-ORM会自动生成对应的数据库表结构,同时提供CRUD(创建、读取、更新、删除)操作的便捷接口。 在酒店管理系统中,可能的模型类包括`Hotel`、`Room`、`Booking`等,每个类对应数据库中的一个表。例如,`Hotel`模型可能包含`name`、`address`、`rating`等字段;`Room`模型可能有`room_number`、`type`、`price`等属性;而`Booking`模型则可能包括`customer_id`、`room_id`、`start_date`和`end_date`等字段。通过Tortoise-ORM,我们可以方便地创建新的记录、查询现有数据、更新信息或删除不再需要的数据。 在实际开发过程中,除了核心的数据库操作外,还可能涉及用户认证、权限管理、错误处理、日志记录等多个方面。FastAPI提供了内置的JWT(JSON Web Token)认证支持,可以方便地实现用户登录验证。同时,通过中间件和异常处理机制,可以确保系统的健壮性和安全性。此外,为了优化性能,可能还需要考虑数据库索引、缓存策略以及并发控制等技术。 这个酒店管理系统结合了Python的灵活性、FastAPI的高效API开发、MySQL的强大数据库功能以及Tortoise-ORM的简便数据库操作,为开发者提供了一个高效、易于维护的解决方案。通过深入学习和实践这些技术,开发者不仅可以提升自己的技能,也能为构建更多复杂、实用的Web应用打下坚实的基础。
2024-08-28 15:55:39 15KB python mysql
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会员管理门户 用于管理Jacobs大学不来梅校友会成员的Django应用程序。 通常,它可以实现六个目的: 新校友会员注册 申请处理 会员费收集 校友数据的自我更新 校友资料管理 校友资料搜寻 (旁注:如果您能想到这些的缩写,请告诉我) 正在安装 整个应用程序可以在本地运行以进行开发设置,也可以在生产环境中通过运行。 本地开发实例 要运行本地实例,请安装Python 3.9或更高版本,然后克隆此存储库,然后按如下所示设置: # Create and activate venv in venv/ python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Install dependencies pip install -r requirements.txt # Install development dependencies pip insta
2024-08-28 13:23:05 544KB docker django hacktoberfest Python
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标题中的“peak的PCAN二次开发接口文件”指的是PEAK公司提供的用于PCAN(Personal Computer Adapter for CAN)的二次开发接口。PCAN是一种用于CAN(Controller Area Network)通信的硬件设备,广泛应用于汽车电子、自动化工程等领域。这些接口文件允许开发者使用不同的编程语言如MFC、JAVA、Python和LabVIEW来编写上位机程序,实现与CAN总线设备的交互。 MFC(Microsoft Foundation Classes)是微软提供的一种C++库,用于构建Windows桌面应用程序。提供的MFC开发库文件可以帮助程序员快速构建基于C++的用户界面,以便控制和监控PCAN硬件。 JAVA开发库文件则为Java开发者提供了与PCAN硬件进行通信的API,使得Java应用程序能够读取和写入CAN消息。这对于跨平台的应用程序开发特别有用,因为Java具有“一次编写,到处运行”的特性。 Python作为一门简洁且强大的编程语言,其开发库文件让Python程序员能够轻松地集成PCAN功能,例如发送和接收CAN报文,管理CAN通道等。这大大降低了开发门槛,提高了开发效率。 LabVIEW是美国国家仪器公司(NI)的一款图形化编程环境,主要用于测试和测量应用。PCAN的LabVIEW库文件使得用户可以通过拖拽图形化控件来创建与CAN设备交互的程序,适合科研和工程应用。 “办好了lib和dll的文件”指的是动态链接库(.dll)和静态链接库(.lib)文件,这些都是Windows系统下的库文件类型。.dll文件包含了可被多个程序共享的代码和数据,而.lib文件是用于链接器的,它指导编译器如何调用.dll中的函数。 “包含了使用案例”意味着压缩包中可能含有示例代码或项目,这些示例有助于开发者理解如何正确使用PCAN接口,快速上手开发。 “如果有需要Qt上移植好的代码可以留言”表明,虽然这个压缩包没有直接包含Qt的开发库,但作者可能提供已移植到Qt框架的代码,供需要的开发者获取。 压缩包内的文件列表包括: 1. PCANBasic_deu.chm和PCANBasic_enu.chm:这是PCAN的基本帮助文档,分别对应德语和英语版本,用于查阅PCAN的相关信息和操作指南。 2. PCAN-Parameter_Documentation.pdf:可能是关于PCAN参数配置的详细文档,对理解和设置PCAN设备参数有重要作用。 3. ReadMe.txt和LiesMich.txt:通常是包含重要安装或使用信息的文本文件。 4. Include目录:可能包含了头文件,这些头文件定义了API函数和结构体,供开发人员在编写代码时引用。 5. NuGet目录:可能包含了.NET框架的NuGet包,用于.NET开发者集成PCAN功能。 6. x64和ARM64目录:分别包含了适用于64位Windows系统和ARM64架构的库文件。 这个压缩包为开发者提供了全面的工具和资源,支持他们在多种平台上进行PCAN的二次开发,无论是C++、Java、Python还是LabVIEW,都可以借助这些接口文件高效地实现CAN通信功能。
2024-08-26 13:25:19 11.82MB java python
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在图像处理领域,OpenCV是一个强大的库,尤其在计算机视觉任务中被广泛应用。这个压缩包文件专注于使用OpenCV和Python进行轮廓检测,旨在帮助我们识别和处理图像中的特定对象,特别是红色和蓝色的目标。让我们详细了解一下这个主题。 我们要理解的是**二值化**。在图像处理中,二值化是一种将图像转换为黑白两色调的过程,以便更容易地分析和处理。通过设置一个阈值,图像中的像素会被分为两个类别:低于阈值的像素变为黑色,高于或等于阈值的像素变为白色。这样可以简化图像并突出目标特征。 接着是**阈值分割**,这是二值化的一个变种,它允许我们根据不同的条件来分割图像。在处理红蓝目标时,我们可以设置特定的色彩阈值,使红色和蓝色目标在图像中脱颖而出。 **轮廓检测**是图像处理中的重要步骤,OpenCV提供了`findContours`函数来实现这一功能。该函数可以找出图像中所有独立的不连续区域的边界,这对于识别和定位图像中的特定形状非常有用。在本案例中,我们可能使用它来找到红色和蓝色目标的边缘。 筛选是后续步骤,目的是从检测到的所有轮廓中选择出我们需要的目标。这通常通过比较轮廓的面积、周长、形状等特征来完成。例如,我们可以过滤掉面积过小或过大,或者形状不符合预期的对象。 **绘制和展示**是将结果可视化的重要环节。`cv2.drawContours`函数可以帮助我们在原始图像上绘制出检测到的轮廓,这不仅有助于验证算法的效果,也方便了后续的人工分析和调整。 压缩包中的`demo2.png`和`demo1.png`是示例图像,它们可能包含了红色和蓝色目标,供我们运行代码进行处理。`generate_contour.py`是主要的Python脚本,里面包含了上述提到的所有图像处理步骤。通过运行这个脚本,我们可以看到如何应用这些技术来检测和显示图像中的目标。 这个压缩包提供了一个完整的流程,从图像预处理到目标检测,再到结果展示,对于学习OpenCV和Python在图像处理上的应用,尤其是轮廓检测,是一个很好的实例。掌握这些知识后,你不仅可以识别特定颜色的目标,还能将其应用到更复杂的计算机视觉任务中,如目标跟踪、物体识别等。
2024-08-26 08:12:48 111KB 图像处理 opencv python
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这部书是一本以实践为主兼顾理论的机器学习好书,豆瓣高分,本电子书质量很好
2024-08-25 18:40:04 47.53MB TensorFlow Python
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金融分析利器,最新ta-lib库,国内很难下载到,这是我在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib下载到的,python3.8版本
2024-08-25 02:34:54 647KB python ta-lib
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